将文献过度拟合于单一刺激与数据集
神经元与认知
2021-07-09 v2
摘要
计算认知神经科学这一快速发展的领域正面临其首次危机。这一新兴领域中的大量论文正使用相同的刺激与神经影像数据集来开发和测试新颖的分析方法。发表偏倚与验证性探索将导致对有限可用数据的过度拟合。该领域迫切需要利用多种实验刺激收集更多高质量的开放神经影像数据，以检验当前已发表结果的泛化能力，并为未来的工作提供更稳健的结果。
引用
@article{arxiv.2102.09729,
title = {Overfitting the literature to one set of stimuli and data},
author = {Tijl Grootswagers and Amanda K Robinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09729},
year = {2021}
}