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[EX Q]: El artículo propone y evalúa una aplicación desarrollada para representar de mejor forma los resultados de algoritmos de reglas de asociación. En general el artículo me parece bien escrito y estructurado. Tal vez, para mejorar, la estructura del documento agregaría una sección especial dedicada a la metodología y describiría ésta más detalladamente. Los autores evalúan cualitativamente el rendimiento de la interfaz en términos de la facilidad de interpretación de la información que entrega. Para ello exponen la información a un grupo de usuarios. El método de evaluación por usuarios es uno conocido y validado. No obstante, el artículo explica muy superficialmente el proceso de validación de usuarios usado. Por otra parte, los resultados de la evaluación presentados son sólo descriptivos. Podría haberse usado técnicas estadísticas de medición de consensos de intérpretes como el índice de Kappa u otros para analizar la calidad de la coincidencia entre los evaluadores. En síntesis, me parece un buen artículo con una idea bien elaborada pero que metodológicamente debería ser mejorado.
[EX A]: es

[EX Q]: The starting point of this work is the understanding that by having decorrelated neurons (e.g. neurons that only fire on background, or only on foreground regions) one provides independent pieces of information to the subsequent decisions. As such one gives "complementary viewpoints" of the input to the subsequent layers, which can be thought of as performing ensembling/expert combination within the model, rather than using an ensemble of networks.   For this, the authors propose a sensible method to decorrelate the activations of intermediate neurons, with the aim of delivering complementary inputs to the final classification layers: they split intermediate neurons to a "foreground" and a "background" subset, and append side-losses that force them to be zero on background and foreground pixels respectively.   They demonstrate that this can improve classification on a mid-scale classification example (a fraction of imagenet, and a ResNet with 18, rather than 150 layers), when compared to a "vanilla" baseline that does not use these losses.  I enjoyed reading the paper because the idea is simple, smart, and seems to be effective.  But there are a few concerns; -firstly, the way of doing this seems very particular to vision. In vision one knows that masking the features (during both training and testing) helps, e.g.
[EX A]: en

[EX Q]: Los autores han diseñado una metodología para desarrollar software de apoyo a proyectos de investigación científica. Identifican con bastante precisión las diferencias entre el desarrollo de software de investigación y software con fines comerciales. Asimismo, proponen una metodología siguiendo un enfoque de métodos ágiles de desarrollo de software.  La propuesta se encuentra en una fase de diseño, ha sido elaborada a partir de entrevistas a potenciales usuarios y es susceptible de ser probada en investigaciones futuras.  En mi opinión, en el artículo hace falta un apartado que dé cuenta de la metodología que los autores siguieron para llegar a la propuesta. Se hace referencia a entrevistas a: "participantes en este tipo de proyectos", no obstante, no se informa  cuántas personas fueron consultadas, cómo se seleccionó a los entrevistados, qué instrumentos se aplicaron y cómo se analizaron los datos.
[EX A]:
es