才办了五年的 ICLR 为何被誉为“深度学习的顶级会议”？

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据《雷技术评论》报道:2017年国际激光雷达展将于4月24日至26日在法国土伦举行，届时《雷技术评论》的编辑也将赴法国进行一线报道。在这次深入学习会议之前，雷锋。com还将围绕会议议程和论文介绍推出一系列报道和专题报道，敬请期待。

名为“学习表征国际会议”的国际学习资源中心于2013年首次成立。虽然这是今年第五次召开年会，但它已经得到了学术研究者的广泛认可，被认为是“深度学习的最高会议”。

虽然当时国际上有很多顶级的学术会议，但雷报道的aaai、cvpr、acl、nips等学术会议，都是有着多年历史的老学术会议，也被ccf选为一类会议。那么，为什么iclr“从后面来”并成为最热门的深度学习无冕之王呢？

小何是一个锋芒毕露的人。首先，这次会议已经取得了很大进展。它是由yoshua bengio和yann lecun创立的，他们是三大学术巨人之一。

Yoshua bengio是蒙特利尔大学的教授，也是深度学习三巨头之一。他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室对人工智能技术进行学术研究。Mila是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌有着密切的合作。

深度学习三巨头之一的Yann lecun是facebook人工智能研究所(fair)的院长，也是纽约大学的教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新做出了重要贡献。

至于解放卢旺达民主力量成立的原因，雷锋试图从解放卢旺达民主力量第一个官方网站上本吉奥和乐村的公开信中推断出一两个原因。

“众所周知，数据的应用程序表示对机器学习的性能有着重要的影响。表征学习的快速发展伴随着许多问题，例如如何从数据中学习更有意义和有效的表征。我们已经探索了这个领域，包括深度学习、表示学习、度量学习、核学习、组合模型、非常线性的结构预测和非凸优化。

尽管表征学习在机器学习中扮演着重要的角色，包括视觉、语音、音频和自然语言处理，但在这一领域仍然缺乏学者们交流和分享相关话题的空间。iclr的目的就是填补这个空白。ゥ

根据他们的陈述，iclr希望为深度学习提供一个专业的交流平台。然而，事实上，iclr不同于其他国际会议，它获得高度赞扬的真正原因不仅在于其名人光环，还在于其开放的审查系统。

目前，公开审查的审查机制主要包括单盲审查、双盲审查和公开审查。单盲审稿的含义很简单，即审稿人知道作者的姓名、学校等身份信息，但作者不知道谁在审稿；在双盲评审中，双方都不知道对方的身份信息。这两种方法是许多学术会议和期刊评论论文的主要方式。

单盲评估的优势是显而易见的，即评估是匿名的，可以使评估不受压力。然而，由于评价知道论文的作者信息，评价很可能会产生刻板印象，而不是客观的评价结果。例如，对于著名学者来说，评估将预先假定论文的质量。双盲评价可以大大降低作者个人信息带来的附加效应，但很有可能从文本和主题上判断作者的信息。

另一方面，公开审查是非常不同的。根据规定，所有提交的论文将披露姓名等信息，并将接受所有同行的评估和质询。任何学者都可以匿名或用真实姓名评价论文。经过公开评审，作者可以对论文进行调整和修改。

Iclr不一定是第一个采用公开评审来评审论文的机构，但它必须是最开放和最有影响力的会议。尽管iclr开创了开放和透明，但它也可能导致争议和不必要的公众讨论。例如，雷(公开号:雷)不久前提到的最好的iclr论文在公开评论上引起了公众的讨论。

目前，iclr以前的所有论文和评论讨论都完全存储在openreview中，这也是iclr的正式提交条目。Openreview是由麻省大学阿姆赫斯特学院的安德鲁·麦卡勒姆领导的2013年iclr开放审查系统。它坚持开放同行评审、开放出版、开放源代码、开放讨论、开放指导、开放推荐、开放api和开放源代码的八项原则，并得到了facebook、google、nsf和麻省大学阿姆赫斯特中心的支持。此外，它还接受来自其他学术会议的论文。

这种开放的评审系统可以说是双盲或单盲学术会议环境中的一股清流，很快引起了学术界的关注。

丹尼尔支持Iclr，那么大家对iclr有什么看法？雷锋的人工智能技术评论在quora上看到了许多人对iclr的评价，发现了几个特点:

首先，iclr经常被比作几个著名的会议。例如，在这个问题中，有人指出:“对于ml&nlp的初级博士生来说，这是第一次在icml/acl/nips/iclr？在顶级会议上发表论文是什么样的经历？ゥ

以及“像nips/icml/iclr/aaai这样的会议如何筛选论文？这个问题表明提问者仍然非常重视iclr。

其次，本吉奥和其他大奶牛已经巧妙地将iclr的“柔软性”植入了一些深度学习的答案中。例如，在2014年，一篇题为“近年来深度学习的活跃研究领域是什么？”，本吉奥回答道:

“我建议你阅读ICLR的论文iclr 2013和2014，这可能会给你一些启发。”……

约翰斯·霍普金斯大学计算机科学教授杰森·艾斯纳也提到:“我应邀在iclr/nips和icml作了一次研讨会报告。”ゥ

在一篇题为“2016年你读过的最有趣的论文是什么？他说:“我不想选择最好的论文，但我会看看2016年iclr上发表的论文。”随后，iclr 2016精选论文的列表被扔了出去。

丹尼尔对quora的认可和关注也将借助名人效应吸引更多读者的关注和理解，这一循环可以吸引高质量论文的产出和选择。此外，学术氛围的合理评价机制也能形成正反馈。因此，许多研究机构的巨头或大公司已提交论文给iclr，形成良性循环。

以谷歌为例。当iclr第一次举办时，谷歌发表了10篇论文，2014年发表了9篇，2016年只有11篇，但今年，这个数字达到了88篇(包括与其他机构合作的论文)。

值得一提的是，两位组委会成员也不遗余力地支持iclr。今年，lecun向iclr2017提交了5篇论文，yoshua bengio提交了16篇论文。

回顾iclr短短的五年，借助名人效应、合理机制和丹尼尔的代言，iclr成为最热门的学术会议。有趣的是，第一届iclr可能是与aistats 2013(第16届国际人工智能与统计会议)联合举办的，因为它规模较小。然而，不知道iclr在短短五年内迅速成为深度学习领域的顶级会议，这与过去真的不同。雷锋还将带来更多关于iclr 2017的消息，敬请关注。

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来源：搜狐微门户