ICLR 平均分最高8分 姚班李志远等39名一作拿到单项满分 2022初审结果公布 (iclr评分)

文章编号:40987 资讯动态 2024-12-03 姚班李志远 ICLR 初审结果 2022

ICLR 初审结果公布:平均分最高8分,姚班李志远等39名一作拿到单项满分

11月9日,ICLR 2022公开了第一轮评审结果。根据Criteo AI Lab机器学习研究科学家Sergey Ivanov的统计分析,今年共收到
所有论文中,平均分在6分以上的有654篇,约占20%。按ICLR 2021最高录取率28.7%来算,平均分至少要到5.6分以上才可能被录取。

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此外,ICLR 2022初审平均分最高为8分,有32篇,比去年多出了25篇。

每篇论文有3-4位评审者共同评分,单个评分达到10分的有39篇,其中一篇出自姚班毕业生,普林斯顿在读博士生李志远,整体评分为[8,6,8,10],另外其他两篇拿到10分的论文,也都有最低6分的单个评分。

ICLR,全称为International Conference on Learning Representations(国际学习表征会议), 2013年由两位深度学习大牛、图灵奖得主 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun牵头创办。 成立仅七年,已被学术研究者们广泛认可,被认为是“深度学习领域的顶级会议”。

第一轮评审结束后,作者与审稿人\AC将进入Rebuttal环节,截至到11 月 22 日结束,并在22年1月24日公布最终录用结果。ICLR 2022(第十届)在明年 4 月 25 日至 29 日线上举行。



初审数据一览

以下是本次ICLR 2022提交论文关键词的词 云图: 深度学习、强化学习、表征学习、图神经网络 等依然为最热门主题。

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在ICLR 20212中,3355篇论文共收到12981 条评论,每篇论文的评论大约在5个左右(平均值为4.917)。论文平均分在4.93分(去年是5.37分),大部分集中在4.2-5.8中间。

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通过评论和关键字之间的频率分析,可以看出,要想最大限度地获得高分,最好使用诸如 深度生成模型(deep generative models)或标准化流(normalizing flows)

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从晒出的评审列表来看,今年论文的最高平均分为8分,与去年的8.25分相比略低。不过,8分以上的论文有32篇,比去年多出了25篇,且32篇论文中有三篇单个评分达到了10分。

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去年最高单个评分为9分,没有任何一篇平均分或单个评分达到10分,而今年总共有39篇。

另外,在3325篇有效提交中,7分以上平均分有156篇,6分以上有654篇,约占所有论文的20%。

去年ICLR 2021接收率为28.7%,前年ICLR 2020接受率为26.5%,如果按照这一趋势,目前达到6分以上的论文基本处于安全范围。

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比较危险的5.6-6分这一档,总共有233篇。

如果ICLR 2022按照26.5%-28.7%接受率,中稿截至应该在列表881-954的位置,目前5.6分以上论文有886篇。

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接下来经过rebuttal环节后,分数可能会发生很大的变化。去年第一轮评审结束后,有1836 名评审者更改了分数(总共 10271 名),整体分数上升了0.3。也就是说,大约 50% 的提交至少有一个分数发生了变化,而且大部分发生在rebuttal之后。

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10篇争议性的评审

AI科技评论发现,在拿到满分评价的论文中,有一篇出自 清华姚班毕业生、普林斯顿博士生李志远

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这篇论文由李志远与tianhao Wang, Sanjeev Arora合作完成,主要研究了随机梯度下降 (SGD) 的隐性偏差问题,论文整体评分为[8,6,8,10]。

给出10分强烈推荐的评审者认为,这项研究非常有价值,解决了机器学习处理有噪声标签的关键问题,并提供了超参数线性网络的有噪声标签SGD的最优性。

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给出6分最低分的评审者,认为研究思路有创新,但一些模型假设、设置和主要结果需要更多详尽的解释。

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值得注意的是,不是所有拿到满分的论文,整体评分都很高。一位网友根据按标准分爬取出了10篇最具争议的论文,这些论文的单个评分都相差比较大,既有满分评分,也有不足4分的低分。

visual hyperacuity with moving sensor and recurrent neural computations 视觉系统,卷积神经网络,循环神经网络,视觉感知
Palette: Image-to-Image Diffusion Models 机器学习、人工智能、计算机视觉
White Paper Assistance: A Step Forward Beyond the Shortcut Learning 捷径学习、偏差、分类、不平衡分类、鲁棒性
Constructing a Good Behavior Basis for Transfer using Generalized Policy Updates 强化学习、终身学习、迁移学习
Transformer 、几何深度学习、可测量最大定理、非仿射随机投影、最优传输。
Learning Continuous Environment Fields via Implicit Functions 连续场表示,隐式神经网络
Mask and Understand: Evaluating the Importance of Parameters 影响函数、可解释性、模型剪枝、特征重要性排序
Efficient and Modular Implicit Differentiation 隐式微分、双层优化、autodiff、jax
Robust Robotic Control from Pixels using ContRAStive Recurrent State-Space Models 对比学习、基于模型的强化学习、干扰、预测编码
Information-Aware Time Series Meta-Contrastive Learning 信息感知、时间序列、对比学习
Quantized sparse PCA for neural network weight compression 模型压缩,神经网络量化,稀疏主成分分析,矢量量化

例如这篇与Transformer相关的论文《Universal Approximation Under Constraints is Possible with Transformers》,整体评分为[8,3,10]。给出3分的评审者认为,论文提供了严谨的理论基础,但实验论证不够充足,有很多无法理解的细节。

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给出满分的评审者认为,这是一个值得称赞的工作,研究问题清晰,论证过程研究,既有理论支撑,文末也有附实验细节,而且研究方法具有足够的创新性。

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ICLR 评审流程

ICLR 采用公开评审(Open Review )机制。所有提交的论文都会公开,并且接受所有同行的评审及提问,任何学者都可或匿名或实名地评价论文。而在初审公开之后,论文作者也能够对论文进行调整和修改以及进行Rebuttal。以下是CLR2021 的评审流程如下图所示:

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5、程序主席分配论文给审稿人
10、区域主席作出论文Oral/poster等接收建议
7、区域主席审阅评审质量 11、程序主席作出论文最终的接收决定
4、区域主席推荐审稿人,审稿人竞标论文

ICLR 审稿一直吐槽与争议不断。此前,南京大学周志华教授曾曝出ICLR 2020有47%的审稿人从来没有在本领域发表过论文。开放评审的参与者应该都是水平相当的专家才有效,否则容易被误导,顶会能“顶”正是因为有高水平专家把关,但现在似乎不太可能了......

滑铁卢大学计算机系教授Gautam Kamath在推特上发文表示,自己的论文也投了ICLR,但是审稿人不具备专业知识,审核不了,直到截稿之前也审核完,而且不回复邮件,拒绝沟通......

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