来源:机器之心

1 月 21 日,深度学习顶级学术会议 ICLR 2022 录用的结果向论文作者们进行了通知。就在本周五,论文接收的完整列表已经在 OpenReview 平台上公开。

ICLR 2022 完整论文列表:https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2022/Conference#oral-submissions

据统计,今年的 ICLR 共有 54 篇 Oral(口头报告)论文和 176 篇 Spolight 论文,论文接收总数 1095 篇,最终投稿量 3391 篇,论文接收率 32.3%。今年的大会不论是投稿量还是接收量都创了新高。

ICLR 全称为国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations),今年将举办的是第十届,预计将于 4 月 25 日至 29 日在线上举行。

在机器学习社区中,ICLR 是较为「年轻」的学术会议,它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头举办,2013 年才刚刚举办第一届。不过 ICLR 很快就获得了学术研究者们的广泛认可,被认为是深度学习的顶级会议。在 Google Scholar 的学术会议 / 杂志排名中,ICLR 目前排名第十位,要高于 NeurIPS。

根据去年 11 月 10 日的论文初审数据,今年的 ICLR 会议平均分为 4.93(+- 1.15)。其中,31 篇投稿的平均分为 8 分,39 篇投稿得到最高分 10 分,没有一篇投稿得到两个以上的 10 分。

有趣的是,在分数发出后人们进行了统计,在论文评审期间已提交到 arXiv 上的论文(平均 5.1)相比没有发 arXiv 的(平均 4.7)分数较高:

在推特上进行过分享,且点赞数大于 5 的论文,在评审中也比其他论文具有更高的推荐分数(5.4 比 4.8):

最后是开源代码与否的统计,论文附带可用源代码,即使是一个承诺很快上传的空 GitHub,也能让论文获得更好的评价,有代码论文平均分 5.2,无代码论文 4.8 分:

在评审期间进行宣传的论文,大概率完成度更高。下一次 AI 顶会的投稿,你是否会改变一下策略?

参考内容:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qszmuu/d_analysis_of_iclr_2022_review_scores/

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