请问大家，在深度学习领域内，如果复现别人的成果时发现别人数据集存在分布不均的情况，我将其数据集进行进一步筛选，之后的得到的模型性能更优，这能与原作者进行公平的对比吗，或者能说是在原作者的成果上有提升吗？
你说的公平的对比是指发论文吗，如果模型、前后处理流程还是作者原来的，而只是筛选了一下数据集这可能发不了论文。
当然你可以试试，也许有的期刊接受。
可以啊，都得到更加优化的模型的，当然有提升，不能说公平的对比，你是在逼人的基础上进行深度开发，成果肯定是有提升的，
如果您在复现别人的成果时，发现原作者的数据集存在分布不均的情况，并且您进行了进一步筛选和处理，以获得更好的性能，那么您可以将您的结果与原作者进行比较。但是，在这种情况下，您需要非常清楚地记录您对数据的处理方式，以便其他人可以重现您的工作并理解您的结果。
您可以通过提出并证明您的数据处理策略的优越性，来解释为什么您的性能比原作者更好。这样做可以提高您的结果的可信度，并有助于让其他人相信您对结果的合理性。
总之，如果您在处理数据时比原作者采用了更好的策略，并且可以证明这种策略的优越性，那么您的结果可以被认为是在原作者的成果上的提升。
AI给出的答复
一般的情况下可以的，不过你要看一下期刊接不接受