免费在线国产视频,久久精品国产一区二区三区免费看 ,成人午夜网址

今天，ICLR 2020放榜了！共收到2594篇論文提交，創歷史新高，其中，有687篇被接受，接受率為26.5%。粗略統計，大概有320篇被接受的論文中有華人學者參與，占比47%。放榜后，不少華人學者分享了自己組的戰績。

終于等到你！今天，ICLR 2020放榜了！

ICLR 2020官宣

作為深度學習領域的頂級會議，ICLR 素有深度學習頂會 “無冕之王” 之稱。ICLR 2020共收到2594篇論文提交，其中，有687篇被接受，接受率為26.5%。共計48篇Oral、108篇Spotlight和531篇posters。

我們手動統計了一下，大概有320篇被接受的論文中有華人學者參與，占比47%。（人工統計如果有出入還望諒解）

放榜后，不少學者曬出了自己組的成績：

UC Berkeley EECS教授馬毅表示，自己一位學生的論文被接受了。“這篇文章不是追求什么SOTA，而是重在幫助大家理解。把一個看似困難的問題做得簡單明了，而且與以前的經典工作在思想算法上完全統一起來。如果大家關心PCA、ICA、以及DL（Dictionary Learning）的統一關系，這應該是迄今最簡單完美的解釋。”

查看地址：https://openreview.net/forum?id=SJeY-1BKDS

CMU計算機學院副教授馬堅表示，自己組的Hyper-SAGNN論文現在已被ICLR 2020接受。這是一種用于超圖的通用圖神經網絡。在這項工作中，他們還展示了其對單細胞Hi-C數據的實用性。

查看地址：https://openreview.net/forum?id=ryeHuJBtPH

UCSB計算機科學系助理教授王威廉參與的多篇論文被接受。包括陳文虎同學的“TabFact: A Large-scale Dataset for Table-based Fact Verification”，在這篇文章中，我們與騰訊人工智能實驗室陳建樹博士合作，提出了一個基于半結構化表格的自然語言推斷任務與新的數據集。以及熊文瀚同學的“Pretrained Encyclopedia: Weakly Supervised Knowledge-Pretrained Language Model ”，在這篇文章中，我們與臉書人工智能實驗室Ves Stoyanov等合作，提出了一個新的基于實體的預訓練模型，在問答與實體類型預測任務上結果非常不錯。

查看地址：

https://openreview.net/forum?id=rkeJRhNYDH

https://openreview.net/forum?id=BJlzm64tDH

接下來和大家分享ICLR 2020的總體結果。（以下“我們”代指ICLR 2020主委會）

━━━━

687篇論文被接受，接受率為26.5%

我們繼續向ICLR遞交最出色的工作，但遺憾的是我們無法接受每一篇提交的論文。我們祝賀那些被接受的論文的作者，也希望無法被接受的論文的作者在正在進行的研究中取得成功。

ICLR 2020將接受687篇論文：

在2594篇提交的論文中有687篇被接受，接受率為26.5%（687/2594）;
與往常一樣，所有接受的論文都將作為posters展示；
接受的論文中有23％將進行口頭報告：108篇論文作為4分鐘短報（Spotlights）展示；48篇論文有更長的10分鐘發言時間。

審查過程與上一年基本沒有變化，只是做了兩個調整：我們不允許在討論期間中途公開評論，以使作者和審查人員對討論的要點有一個清晰的范圍；我們有一個明確的一周時間進行替代和緊急審查。我們的大部分變化是在會議方案的結構上。

評分系統：為了使決策更加清晰，今年的評級系統進行了簡化，去掉了中性評級的選項：我們只有拒絕、弱拒絕、弱接受和接受的選項。

需要為這些評級分配數值，以產生一個平均分數，盡管建議本身比數字更重要。

分數是不對稱的，分別是1分、3分、6分和8分，這是有原因的。對于接受論文，我們擔心審稿人不愿意給10分：您可能希望論文被接受，但并不意味著它應該得到10分。我們不想勸阻審稿人去強烈聲明“接受”。此外，3分到6分之間的較大差距使得弱拒絕和弱接受之間有更大區分，以提供對建議的更多承諾并避免中立。盡管有些不常規，但得出的平均值對于指導決策還是有意義的。

━━━━

119位AC和2200名審稿人支持

ICLR 2020的挑戰與改進

我們看到提交給會議的論文數量延續了前幾年的趨勢，繼續顯著增長，如下圖所示。這使得建立經驗豐富的大型審稿人庫，變得越來越困難。今年我們很幸運得到了119位AC和2200名審稿人的支持。這個方案委員會的規模沒有我們所希望的那么大，卻承擔了更多的評審負擔。我們的AC非常棒! 他們每個人都有20篇論文，在決策方面做得非常好。正是由于他們的勤奮，才使得被接受的論文質量很高。

向ICLR提交論文的數量隨時間變化圖

公開評議的歸檔性質：提交給ICLR的一部分作者要認識到，它也是一個歸檔系統，一旦論文被提交了，它最終將變為非匿名（無論它被撤回、拒絕或做出最終決定），并且不能被刪除。一些作者似乎對這一原則有誤解或理解不夠，我們收到了許多要求刪除提交論文的請求，或在一些極端情況下，提交者試圖通過用空白PDF替換信息來規避這一政策。選擇提交給ICLR就是要接受這一歸檔政策，未來也需要更加清晰的溝通。

雙重提交和撤回：我們拒絕了少數論文（不到20篇），因為它們違反了“雙重提交政策”。我們也撤回了大量論文，比如與其他會議截止日期臨近和重疊，或與其他會議如ACL的“匿名政策”不相符。這是適得其反的，因為這消耗了許多審稿人的精力，他們本可以將工作用在其他方面。我們未來計劃的一部分是考慮如何阻止這種結果。

━━━━

ICLR 2020審稿人資質和評審機制引爭議

前段時間，ICLR 2020審稿人資質和評審機制引發了不小的爭議。南大周志華教授曝出：ICLR 2020竟然有47%的審稿人從來沒有在本領域發表過論文。