ICLR 2019評審意見上線：論文得分中位數連年下滑，最高分論文出爐
林鱗 編譯整理
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
Attention：ICLR 2019大部分論文的得分和評審意見已經新鮮出爐了。
這兩天，openreview網站放出了這些論文的評審結果，推特網友Horace He順勢抓取了上面的評分，統計了今年已放出論文的總體情況。
滑坡的得分中位數
OpenReview評審機制是ICLR自帶的亮點，所有論文會匿名公開在openreview網站，通過單盲、雙盲和將開放評審等多種形式，讓同行匿名評分和提問。
根據官方訊息，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的投稿數僅為490篇。
不難發現，ICLR的論文投稿量，幾乎每年翻倍增長。不過，論文評分中位數卻在逐年下滑。
據Horace He統計，今年有445篇論文評審意見小於三條，論文得分中位數為5.0分，但ICLR 18得分中位數為5.3，ICLR 17的中位數高達5.7分。
和評分中位數一起下滑的還有平均得分，今年論文平均得分5.15，比去年平均分下降0.2分。
由於去年的ICLR錄取率為36%，所以小哥Horace He也以投稿總量的36%畫線，統計了ICLR 19得分前36%的論文得分。據統計，得分前36%的論文最低平均分為5.5，前25%的論文最低平均分6分。最低平均分1.6，最高平均分為9。
所以拿到今年成績的小夥伴們，可以依據去年統計大致對比下自己屬於哪一梯隊了。
ICLR 19的官方部落格溫馨提示，論文作者現在可以公開反駁了。至於完整版得分和評審意見，官方表示會陸續放出。
得分Top 12論文概覽
一覽下目前得分Top10的論文都是哪些：
No.1：
Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations（評分：9.00分）
簡介：提出用ImageNet-C衡量分類器的損壞魯棒性，用ImageNet-P衡量微擾魯棒性
地址：https://openreview.net/forum?id=HJz6tiCqYm
No.2：
KnockoffGAN: Generating Knockoffs for Feature Selection using Generative Adversarial Networks
簡介：用生成對抗網路生成knockoff進行特徵選擇。
地址：https://openreview.net/forum?id=ByeZ5jC5YQ
No.3：
Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis（評分：8.46分）
簡介：有史以來訓練規模最大的GAN，還能直接在256×256、512×512的ImageNet資料上訓練，生成更讓人信服的樣本。
地址：https://openreview.net/forum?id=B1xsqj09Fm
No.4：
Variational Discriminator Bottleneck: Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow（評分：8.20分）
簡介：利用資訊瓶頸規範對抗性學習，可應用至模仿學習、逆向強化學習和生成性對抗網路。
地址：https://openreview.net/forum?id=HyxPx3R9tm
No.5：
ALISTA: Analytic Weights Are As Good As Learned Weights in LISTA（評分：8.15分）
簡介：提出Analytic LISTA (ALISTA)，分析權重和學習權重效果一樣好
地址：https://openreview.net/forum?id=B1lnzn0ctQ
No.6：
Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks（評分：8.09分）
簡介：引入了一種集成了神經網路中樹結構的新型歸納偏差
地址：https://openreview.net/forum?id=B1l6qiR5F7
No.7：
Slimmable Neural Networks（評分：8.08分）
簡介：提出了一種簡單且通用的方法訓練單個神經網路在不同寬度下的可執行程式，在執行時即時平衡自適應的精度效率。
地址：https://openreview.net/forum?id=H1gMCsAqY7
No.8：
ProMP: Proximal Meta-Policy Search（評分：8.00分）
簡介：一種新穎的、理論上可行的元強化學習演算法。
地址：https://openreview.net/forum?id=SkxXCi0qFX
No.9：
Enabling Factorized Piano Music Modeling and Generation with the MAESTRO Dataset（評分：8.00分）
簡介：訓練了一套模型，可以進行轉錄、創造和合成與音樂形式一致的聲波。
地址：https://openreview.net/forum?id=r1lYRjC9F7
No.10：
Differentiable Learning-to-Normalize via Switchable Normalization（評分：8.00分）
簡介：通過可切換的標準化實現可微的Learning-to-Normalize。
地址：https://openreview.net/forum?id=ryggIs0cYQ
No.11：
Posterior Attention Models for Sequence to Sequence Learning（評分：8.00分）
簡介：基於後驗概率的注意力計算可以得到更有用的注意力和更好的效能。
地址：https://openreview.net/forum?id=BkltNhC9FX
No.12：
No Training Required: Exploring Random Encoders for Sentence Classification（評分：8.00分）
簡介：一種無需訓練自嵌入就能計算語句表示的方法。
地址：https://openreview.net/forum?id=BkgPajAcY7
相關資料
注意了，如果你也投了ICLR 19，記得這兩天去查收一下自己論文的評分和評審意見如何。
檢視這些論文和評價，量子位推薦兩個小工具：
OpenReviewExplorer：可以搜尋在標題和摘要中包含特定關鍵詞的論文，然後將搜尋結果按排名、評分排列，也就是Horace He做的這個。
地址：
https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/
Search ICLR 2019：可以搜尋openreview論文的全文，能找出用了某種技術、資料集，或者引用了某位作者的論文。
地址：
http://search.iclr2019.smerity.com/
ICLR官方網站：
https://www.iclr.cc/
ICLR 2019論文OpenReview：
https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference#withdrawn-papers
OpenReview評審情況統計（Horace He版）：
https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/index.html?conf=iclr2019
— 完 —
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