ICLR 論文評選吃力不討好？ arxiv-sanity上有新發現 ｜ICLR 2017

雷鋒網AI科技評論按：ICLR 2017 將于4月24-26日在法國土倫舉行，屆時雷鋒網AI科技評論的編輯們也將前往法國帶來一線報道。在這個深度學習會議舉辦之前，雷鋒網也將圍繞會議議程及論文介紹展開一系列的覆蓋和專題報道，敬請期待。

Andrej Karpathy 認為，把每篇論文在 ICLR 2017 （International Conference on Learning Representations，一個廣受歡迎的深度學習會議）的入選情況（分為4種：口頭報告 (oral) ，海報展示 (poster) ，進一步研討 (workshop) ，被拒 (reject) ），和該論文被添加到 arxiv-sanity 網站的 library 的次數進行交叉比較，是一件很有趣的事情。某篇論文是否能入選 ICLR 2017 ，是由幾個相應領域的領頭人和審稿人，經過幾個月時間的審閱后才能決定的。而在 arxiv-sanity 上參與決定的人，只有每月為此投入總共2個小時的原作者，當然還有應對投稿洪流的若干網站工作人員。現在讓我們來看看這場自上而下、自下而上的戰役會發生什么。

投稿論文在 ICLR 2017的入選情況可以參看OpenReview.net的情況，投稿論文共計491篇，其中15篇（3％）論文將在會上做口頭報告，183篇（37.3％）論文將被制成海報在會上展覽，48篇（9.8％）論文被建議進一步研討，245篇（49.9％）論文被拒絕。 ICLR 2017將于4月24日至27日在土倫舉辦，屆時入選的論文將在會議上進行展示。期待一睹土倫這個美麗的城市：

法國 土倫

扯遠了，讓我們言歸正傳回到文章主題上。

另一方面，作者一方的 arxiv-sanity 網站具有library功能。換言之，任何注冊用戶都可以在該網站上他們的 library 里添加論文，然后基于所有收藏論文全文的二元 tf-idf 特征， arxiv-sanity 將為每位用戶訓練出個性化的支持向量機 (Support Vector Machine) ，提供基于內容的論文推薦。例如在網站里的 library 收藏一些關于加強學習 (Reinforcement Learning)  、生成模型 (Gnerative Models) 、計算機視覺 (Computer Vision) 的論文，無論網站何時出現關于這些主題的新論文，它們都將出現在“推薦”標簽中的最上方?，F在 arxiv-sanity 網站上的審查池 (review pool) 總共有3195個用戶——他們是 library 里收藏至少一篇論文的用戶，這些用戶迄今共收錄了55671篇論文，平均每人17.4篇。

arxiv-sanity 網站一個很重要的特征是，用戶贊同 (upvote) 一篇論文后，會產生相應的影響。因為用戶收錄論文的動機暗示著此論文對用戶來說非常重要，所以當用戶收錄一篇論文時，該論文會增加該文章方向上的推薦權衡，進而影響推薦給用戶的論文。

實驗

長話短說， Andrej 對 ICLR 中的所有論文進行了循環，然后在 arxiv-sanity 網站上，通過嘗試對收錄的論文的標題進行全字符匹配，把相同的論文找出來。論文沒法匹配的原因可能是，有些 ICLR 論文沒有被網站收錄，有些論文因為作者重命名后與原題目不匹配，或者因為題目中包含不能匹配的奇特字符等。

例如，對 ICLR 2017進行口頭報告的論文進行匹配，作者得到的結果是：

15篇進行口頭報告的論文，在 arxiv-sanity 網站上找到了以下10篇，附帶網站里的 library 收藏數：

這里看到，在 ICLR 做口頭報告的15篇論文， arxiv-sanity 收錄了10篇，題目左邊的數字是網站里將這篇論文添加到 library 的用戶數，例如， "Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks" 被64個 arxiv-sanity 用戶添加到了 library 。

183篇制成海報展覽的論文，在 arxiv-sanity 網站上找到了以下113篇，附帶網站里的 library 收藏數：

某些論文得到了很多人的青睞，最多達到149人！然而收藏某些論文的人一個也沒有。

建議進一步研討的論文，結果如下：

48篇建議進一步研討的論文，在 arxiv-sanity 網站上找到了以下23篇，附帶網站里的 library 收藏數：

作者不打算列出總計200篇被拒絕的論文， Arxiv-sanity 用戶真的非常喜歡其中一些論文，但是 ICLR 會議涉及領域的領頭人和審稿人一點也不喜歡：

245篇被拒絕的論文，在 arxiv-sanity 網站上找到了以下58篇，附帶網站里的 library 收藏數：

 

以上所列論文的前幾篇，投稿遭到拒絕這一結局對它們來說可能不太公平。

現在另一個問題是—— ICLR 2017的投稿論文如果只由 arxiv-sanity 用戶投票評選（可以在 arxiv 上找到的論文），結果會是怎么樣子的呢？ 這是投票結果的一個摘錄：

做頭口報告的論文：

制成海報展覽的論文：

由 arxiv-sanity 用戶投票評選的完整列表可以看這里。請注意，基于 arxiv-sanity 用戶的投票評選結果，一些被拒絕的 ICLR 2017投稿論文，幾乎優秀到可以進行口頭報告，特別是以下這幾篇：

"The Predictron: End-To-End Learning and Planning"

 "RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning" 

 "Understanding intermediate layers using linear classifier probes" 

 "Hierarchical Memory Networks" 

相反地， arxiv-sanity 用戶對一些入選的論文并不太喜歡，以下是完整的混亂矩陣：

 

這是文本形式的混亂矩陣，每一欄還附帶了論文的標題。這矩陣看起來不太糟糕，只是雙方在評選進行口頭報告的論文上面分歧很大；同意制成海報展覽的論文，雙方分歧相對少很多；最重要的是，進行口頭報告與被拒絕的論文之間的分歧非常小，同時制成海報展覽的論文與被拒絕的論文之間的分歧也非常少。此外，祝賀 Max 等 ，因為 "Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks" 是唯一一篇雙方都同意應該進行口頭報告的優秀論文:)

最后，幾天前作者在媒體上看到以下這篇由卡洛斯·佩雷斯 (Carlos E. Perez） 撰寫的文章 ："Ten Deserving Deep Learning Papers that were Rejected at ICLR 2017"，似乎 arxiv-sanity 用戶的看法與這篇文章的意見不謀而合。包括 LipNet ，在這篇文章里列出的所有論文（同樣可以在 arxiv-sanity 上找到）應該成為入選論文，和 arxiv-sanity 用戶的看法出奇一致。

討論

注意：這里存在幾個使結果有所偏斜的因素。例如， arxiv-sanity 用戶群的大小隨著時間的推移而增大，所以這些結果可能稍微偏向于后期收錄在 arxiv-sanity 的論文，因為越往后收錄進網站的新論文越容易引起更多用戶的關注。除此之外，論文被看到的頻率并不相同。例如，如果論文被有名人士轉發，看到論文的人會更多，將論文添加到他們 library 的人也會更多。最后，另一個更好地說明傾斜存在的理由是，在 arxiv-sanity ，好論文的曝光率會更多，因為收錄在 arxiv-sanity 的論文不是匿名的，好論文當然會得到更多的關注，在 ICLR 同樣存在這種特殊情況，所以在這一點上雙方沒有區別。

終上所述， Andrej Karpathy從這個實驗得出的結論是：哪些投稿論文可以入選 ICLR 的征兆很多。而且結果是從互聯網這個自下而上的評選過程中“免費”獲得的，而不用幾百人用幾個月時間才能得出結果。作者想對被拖延幾個星期或者幾個月，長時間處于巨大壓力下，忍受來回辯駁痛苦的提交方或者審查方說：也許你們不需要這么痛苦?；蛘咧辽?，改進的空間很大。

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via  medium,   雷鋒網編譯，頭圖viaJulia Manzerova@flickr

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