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ICML 2019论文录取Top100:谷歌霸榜

发布日期:2019-05-16 04:19 中国哲学

  目前,所有录取论文已经在官方网站公布,若有投稿的读者,可自行前往下方链接查看论文是否被录取:

  上表显示了以研究所(包括产业界和学术界)为单位,录取论文总数的排名。这项统计中至少有一位作者隶属于某研究所,因此一篇论文可以出现多次且隶属多个研究所。

  其中,蓝色代表论文总数,绿色和红色分别代表第一作者和通讯作者参与录取论文的论文数量。并且,附属机构是手动合并到研究所的,例如Google Inc.、Google AI、Google UK都将映射到Google。

  可以看到谷歌录取论文的数量远超其它研究所,位列第一;紧随其后的是MIT、伯克利、谷歌大脑、斯坦福、卡内基梅隆以及微软。

  在学界排名中,MIT、加州伯克利分校、斯坦福和卡内基梅隆夺冠前四,成为本届录取论文数的第一梯队,且与第二梯队拉开了一定差距。

  在企业研究所Top 50排名中,谷歌无疑成为最大赢家:谷歌、谷歌大脑和谷歌DeepMind分别取得第一、第二和第四的好成绩。微软、Facebook和IBM成绩也较优异,位居第三、第五和第六。

  上图中根据论文唯一作者(黄色)、第一作者(橙色)、通讯作者(绿色)及论文总数(蓝色)进行了统计。

  同样令人印象深刻的是,大量的研究人员拥有两篇或两篇以上的唯一作者或第一作者论文。这一排名中,来自谷歌的Ashok Cutkosky遥遥领先,他有一篇唯一作者论文、一篇第一作者论文和一篇普通作者论文。

  新智元此前做了ICML 2019评审结果一出,便遭到了众网友讽刺的相关报道。我们先来看下ICML 2019的论文评审机制:

  ICML 2019论文评议采用双盲模式; 即审稿人不知道作者的身份,作者也不知道审稿人身份。请尽可能以第三人称的方式引用自己之前的成果,请不要在提交的论文中添加致谢、以及公共github存储库链接。如果需要匿名引用,比如参考自己在其他地方正在评议中的成果,请将此成果作为补充材料上传。匿名是强制性要求,明确或隐含地揭示作者身份的论文可能会被拒稿。审稿人可以通过外部资源来推断出作者的身份,比如在网上发布的技术报告。这一点并不违反双盲审稿政策。

  本届ICML大会支持提交两种补充材料 - 补充论文和代码/数据,这些补充内容可用于提供额外证据支持。如果作者在论文中进行匿名引用,请务必上传参考文献,以便审稿人可以快速查看。请注意不要在补充材料中透露作者的身份。

  关于代码提交,我们希望作者能够合理地以匿名形式提交代码和所在机构。即删除作者姓名和许可信息。ICML 2019允许通过匿名github存储库提交代码。但是,这些代码必须位于在提交截止日期后不可修改的目录中。请在提交的zip文件中的独立文本文件中输入github链接。

  请注意,提交的论文必须完全独立。大会提倡审稿人查看作者提交的补充材料,但审稿人并没有此义务,我们也不希望给审稿人带来不必要的负担。作者不得利用辅助材料来延长论文长度。如果作者认为该材料对评估论文至关重要,则需要将其包含在论文中。补充材料可以zip文件或pdf格式提交。

  补充材料不公布、不存档。如果要将其包含在论文的最终版本中,则必须将材料放在网站上,并在论文的最终版本中引用该网站。

  为了找到适合作者提交论文的合适审稿人,我们将使用多伦多论文匹配系统(Toronto Paper Matching System)来进行协助筛选。

  作为提交过程的一部分,作者需要允许使用“论文匹配服务”的许可,向ICML2019提交论文的作者应允许使用该服务。

  提交与之前已发布或已接收的相同(或基本相似)的论文,或向其他会议同时提交相同论文是不合适的。此种行为违反了我们的一稿多投政策。

  下列情况下的论文允许提交:在未列入Proceeding的情况下,在会议或研讨会上提交或待提交的论文(例如ICML或NeurIPS研讨会),仅发表过摘要部分的论文。

  曾作为技术报告提交的论文(或在arXiv中已提交的预印本)允许向本届ICML提交。在这种情况下,我们建议作者不要引用该报告,以保持匿名性。

  作者的回复的目的是改变审稿人对论文的判断,回复内容最长不超过5000个字符。论文的任何一位作者都可以输入/编辑作者回复,回复内容可以进行编辑或还原,直到截止日期为止。

  论文审稿是双盲的。请勿在回复中包含可识别出作者/共同作者的任何信息。请勿在回复中包含任何网址。

  作者在拟定回复内容时应该做好判断。没有必要对每个小问题或改进建议逐一回复。而应该将这些回复视作解决问题的好机会,比如针对审稿人对论文的某一点不确定、审稿人做出的错误假设、或者审稿人误解了论文中的某一部分等问题进行解释。我们建议在作者回复意见中保持礼貌和专业。

  机器学习顶会ICML 2018于7月10日~15日在瑞典首都斯德哥尔摩举办,2018年ICML共收到2473篇投稿论文,比2017年的1676篇增加了47.6%。最终入选的论文一共621篇,录取率25%。

  基于神经网络的分类器通常被用于图像分类,它们的水平通常接近人类。但是,这些相似的神经网络特别容易受到对抗样本和细微的干扰输入的影响。下图是一个典型的对抗样本,对原图增加一些肉眼看不见的扰动后,InceptionV3分类器把猫分类成了鳄梨酱。根据Szegedy等人2013年的研究显示,这种“愚蠢的图像”仅用梯度下降法就能合成,这类发现为物体检测研究敲响了警钟。

  在这篇论文中,作者评估了ICLR 2018接收的9篇论文,并测试了它们面对对抗样本的稳健性。实验结果证实,在8篇有关对抗样本的防御机制的论文中,有7篇的防御机制都抵挡不住论文提出的新型攻击技术,防御水平有限。

  机器学习的基础理念之一是用训练减少误差,但这类系统通常会因为敏感特征(如种族和性别)产生歧视行为。其中的一个原因可能是数据中存在偏见,比如在贷款、招聘、刑事司法和广告等应用领域中,机器学习系统会因为学习了存在于数据中的历史偏见,对现实中的造成伤害,因而受到批评。

  新智元AI技术+产业社群招募中,欢迎对AI技术+产业落地感兴趣的同学,加小助手微信号:aiera2015_2入群;通过审核后我们将邀请进群,加入社群后务必修改群备注(姓名 - 公司 - 职位;专业群审核较严,敬请谅解)
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