Attention:ICLR 2019大部分论文的得分和评审意见已经新鲜出炉了。
这两天,openreview网站放出了这些论文的评审结果,推特网友Horace He顺势抓取了上面的评分,统计了今年已放出论文的总体情况。
OpenReview评审机制是ICLR自带的亮点,所有论文会匿名公开在openreview网站,通过单盲、双盲和将开放评审等多种形式,让同行匿名评分和提问。
根据官方消息,ICLR 19共收到投稿1592篇,是ICLR 18(935篇)投稿量的1.7倍,再往前看ICLR 17的投稿数仅为490篇。
不难发现,ICLR的论文投稿量,几乎每年翻倍增长。不过,论文评分中位数却在逐年下滑。
据Horace He统计,今年有445篇论文评审意见小于三条,论文得分中位数为5.0分,但ICLR 18得分中位数为5.3,ICLR 17的中位数高达5.7分。
和评分中位数一起下滑的还有平均得分,今年论文平均得分5.15,比去年平均分下降0.2分。
由于去年的ICLR录取率为36%,所以小哥Horace He也以投稿总量的36%画线,统计了ICLR 19得分前36%的论文得分。据统计,得分前36%的论文最低平均分为5.5,前25%的论文最低平均分6分。最低平均分1.6,最高平均分为9。
所以拿到今年成绩的小伙伴们,可以依据去年统计大致对比下自己属于哪一梯队了。
ICLR 19的官方博客温馨提示,论文作者现在可以公开反驳了。至于完整版得分和评审意见,官方表示会陆续放出。
一览下目前得分Top10的论文都是哪些:
No.1:
Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations(评分:9.00分)
简介:提出用ImageNet-C衡量分类器的损坏鲁棒性,用ImageNet-P衡量微扰鲁棒性
地址:https://openreview.net/forum?id=HJz6tiCqYm
No.2:
KnockoffGAN: Generating Knockoffs for Feature Selection using Generative Adversarial Networks(评分:8.5分)
简介:用生成对抗网络生成knockoff进行特征选择。
地址:https://openreview.net/forum?id=ByeZ5jC5YQ
No.3:
Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis(评分:8.46分)
简介:有史以来训练规模最大的GAN,还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练,生成更让人信服的样本。
地址:https://openreview.net/forum?id=B1xsqj09Fm
No.4:
Variational Discriminator Bottleneck: Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow(评分:8.20分)
简介:利用信息瓶颈规范对抗性学习,可应用至模仿学习、逆向强化学习和生成性对抗网络。
地址:https://openreview.net/forum?id=HyxPx3R9tm
No.5:
ALISTA: Analytic Weights Are As Good As Learned Weights in LISTA(评分:8.15分)
简介:提出Analytic LISTA (ALISTA),分析权重和学习权重效果一样好
地址:https://openreview.net/forum?id=B1lnzn0ctQ
No.6:
Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks(评分:8.09分)
简介:引入了一种集成了神经网络中树结构的新型归纳偏差
地址:https://openreview.net/forum?id=B1l6qiR5F7
No.7:
Slimmable Neural Networks(评分:8.08分)
简介:提出了一种简单且通用的方法训练单个神经网络在不同宽度下的可执行程序,在运行时即时平衡自适应的精度效率。
地址:https://openreview.net/forum?id=H1gMCsAqY7
No.8:
ProMP: Proximal Meta-Policy Search(评分:8.00分)
简介:一种新颖的、理论上可行的元强化学习算法。
地址:https://openreview.net/forum?id=SkxXCi0qFX
No.9:
Enabling Factorized Piano Music Modeling and Generation with the MAESTRO Dataset(评分:8.00分)
简介:训练了一套模型,可以进行转录、创造和合成与音乐形式一致的声波。
地址:https://openreview.net/forum?id=r1lYRjC9F7
No.10:
Differentiable Learning-to-Normalize via Switchable Normalization(评分:8.00分)
简介:通过可切换的标准化实现可微的Learning-to-Normalize。
地址:https://openreview.net/forum?id=ryggIs0cYQ
No.11:
Posterior Attention Models for Sequence to Sequence Learning(评分:8.00分)
简介:基于后验概率的注意力计算可以得到更有用的注意力和更好的性能。
地址:https://openreview.net/forum?id=BkltNhC9FX
No.12:
No Training Required: Exploring Random Encoders for Sentence Classification(评分:8.00分)
简介:一种无需训练自嵌入就能计算语句表示的方法。
地址:https://openreview.net/forum?id=BkgPajAcY7
注意了,如果你也投了ICLR 19,记得这两天去查收一下自己论文的评分和评审意见如何。
查看这些论文和评价,量子位推荐两个小工具:
OpenReviewExplorer:可以搜索在标题和摘要中包含特定关键词的论文,然后将搜索结果按排名、评分排列,也就是Horace He做的这个。
地址:
https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/
Search ICLR 2019:可以搜索openreview论文的全文,能找出用了某种技术、数据集,或者引用了某位作者的论文。
地址:
http://search.iclr2019.smerity.com/
ICLR官方网站:
https://www.iclr.cc/
ICLR 2019论文OpenReview:
https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference#withdrawn-papers
OpenReview评审情况统计(Horace He版):
https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/index.html?conf=iclr2019
— 完 —
年度评选申请
加入社群
量子位AI社群开始招募啦,欢迎对AI感兴趣的同学,在量子位公众号(QbitAI)对话界面回复关键字“交流群”,获取入群方式;
此外,量子位专业细分群(自动驾驶、CV、NLP、机器学习等)正在招募,面向正在从事相关领域的工程师及研究人员。
进专业群请在量子位公众号(QbitAI)对话界面回复关键字“专业群”,获取入群方式。(专业群审核较严,敬请谅解)
活动策划招聘
量子位正在招聘活动策划,将负责不同领域维度的线上线下相关活动策划、执行。欢迎聪明靠谱的小伙伴加入,并希望你能有一些活动策划或运营的相关经验。相关细节,请在量子位公众号(QbitAI)对话界面,回复“招聘”两个字。
量子位 QbitAI · 头条号签约作者
վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态
文章浏览阅读5.4w次,点赞89次,收藏746次。java常见面试题_java面试题
文章浏览阅读5.4k次,点赞6次,收藏73次。编程总结每每刷完一道题后,其思想和精妙之处没有地方记录,本篇博客用以记录刷题过程中的遇到的算法和技巧001)两数之和给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的两个整数。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] ..._leetcode c语言
文章浏览阅读125次。检查请求头中的’sec-fetch-dest’: ‘document’ ,是否进行了特殊处理(node层)_苹果 sec-fetch-dest
文章浏览阅读321次。服务器初始化(这是在建立在新的服务器基础上做的初始化)关闭防火墙、selinux,添加epel常用源,安装常用工具、添加普通用户并禁止root1、服务器批量初始化[root@fwd ansible]# cat init.yml 系统初始化脚本---- hosts: all tasks: - name: disable selinux、firew..._ansible批量安装zabbix-agent
文章浏览阅读1.4w次,点赞3次,收藏2次。Logger.getLogger(Test.class);从getLogger开始,就启动了log4j的整个工作流程,通过调用LogManager获取logger实例return LogManager.getLogger(clazz.getName());LogManager类里面有个静态块static{},【初始化重要信息】【root logger】,做一些配置,其中url = Loader.ge_log4j 源码分析 读取配置
文章浏览阅读533次。无奈的父亲有一个美丽的小女孩,她的名字叫余艳,她有一双亮晶晶的大眼睛她有一颗透明的童心.她是一个孤儿,她在这个世界上只活了8年,她留在这个世界上最后的一句话是“我来过,我很乖”她希望死在秋天,纤瘦的身体就像一朵花自然开谢的过程.在遍地黄花堆积,落叶空中旋舞的时候,她会看见横空远行的雁儿们.她自愿放弃治疗,把全世界华人捐给她的54万分成了7份,把生命当成希望的蛋糕分给了7个正徘徊在生死线上的小
文章浏览阅读1.6k次,点赞42次,收藏35次。什么是牵引逆变器?从本质上讲,牵引逆变器是电动汽车动力系统中的一个子系统,它从电池中获取高电压,并将其转换为交流电压——因此被称为逆变器——并基本上为电机供电。它控制电机速度和扭矩,直接影响效率和可靠性,这正成为牵引逆变器设计的设计挑战。此图片来源于网络如今的电动汽车至少有一个牵引逆变器。有些型号实际上不止一个。一个在前轴上,一个在后轴上。甚至一些高端车型实际上每个车轮都有一个牵引逆变器。因此,效率和可靠性非常重要。所以,从逆变器和电机控制的市场趋势来看——从技术趋势来看,我们看到了功率水平的提高。
文章浏览阅读134次。简介apt-cache和apt-get是apt包的管理工具,他们根据/etc/apt/sources.list里的软件源地址列表搜索目标软件、并通过维护本地软件包列表来安装和卸载软件。查看本机是否安装软件:whereis package_name 或者which package_name1.搜索软件sudo apt-cache search pa..._ubuntu18.04 atp命令使用技巧
文章浏览阅读150次。【代码】查询Dynamics 365的Audit History。_dynamics 审核历史记录如何查询
文章浏览阅读1.3w次,点赞15次,收藏66次。什么是yield函数?yield函数是python里面的关键字,带有yield的函数相当于一个生成器generator.当你使用一个yield的时候,对应的函数就是一个生成器在python里面类似于return函数,他们主要的区别就是:遇到return会直接返回值,不会执行接下来的语句.但是yield并不是,在本次迭代返回之后,yield函数在下一次迭代时,从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行下面是案例分析:案例一:def gen_generator(): yiel_yield函数
文章浏览阅读917次。如果不用seek(0)的话,默认是自己会把读取文件的指针后移的,不用手动后移;_qfileread后指针会移动吗
文章浏览阅读2.5k次。整理了网上一份简单的dw8051测试示例,共享到云盘:http://pan.baidu.com/s/1bnu9lZT1.目录如下:---dut ---rtl:DW8051的core文件 ---model:ROM和RAM的model文件---testbench ---rtl.f:filelist文件 ---test_top.v:仿真的top_dw8051 part1