海量ICLR论文点评公开,用这几个工具可以读得更轻松

允中 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

NIPS 2017开幕在即,这两天twitter上却在热火朝天地聊着还有点遥远的ICLR 2018。

因为,所有论文的评分和点评终于公开了!

ICLR采用openreview的评审制度,所有论文会匿名公开在openreview网站上,接受同行们的匿名评分和提问。明年4月底举办的第6届ICLR总共收到了981篇论文,差不多是去年的2倍。截止12月1日,有979篇至少获得了一个评分。

这么多论文……也难怪有学者在twitter上吐槽,说iclr这个时候放出评论,真是毁了学术界的周末/(ㄒoㄒ)/~~

有博客统计了今年ICLR论文的评分情况,平均分是5.24,中位数是5.33:

这位博主Yaguang Li另外还统计了单篇论文最高分最低分的差异,有87%的论文,高低分差值小于3:

但900多篇论文和评论,该从哪看起?这几个工具,也许能让你轻松一点。

一是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。

地址:https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/

如果标题和摘要无法满足你,那就看第二个:Search ICLR 2018。这个工具可以搜索openreview论文的全文,找出用了某种技术、数据集,或者引用了某位作者的论文。在ICLR官方公开评价之后,这个网站还列出了Top 100论文,更新了论文的review情况。

地址:http://search.iclr2018.smerity.com/

最后,附上(目前)评分Top 10的论文:

Rating

Title

1

9.00

Certifiable Distributional Robustness with Principled Adversarial Traininghttps://openreview.net/forum?id=Hk6kPgZA-

2

8.56

On the Convergence of Adam and Beyondhttps://openreview.net/forum?id=ryQu7f-RZ

3

8.33

Emergence of grid-like representations by training recurrent neural networks to perform spatial localizationhttps://openreview.net/forum?id=B17JTOe0-

4

8.33

Multi-Scale Dense Networks for Resource Efficient Image Classificationhttps://openreview.net/forum?id=Hk2aImxAb

5

8.09

i-RevNet: Deep Invertible Networkshttps://openreview.net/forum?id=HJsjkMb0Z

6

8.00

Wasserstein Auto-Encodershttps://openreview.net/forum?id=HkL7n1-0b

7

8.00

Stabilizing Adversarial Nets with Prediction Methodshttps://openreview.net/forum?id=Skj8Kag0Z

8

8.00

Learning to Represent Programs with Graphshttps://openreview.net/forum?id=BJOFETxR-

相关阅读:

ICLR 2018评价情况统计:https://liyaguang.github.io/iclr2018-stats

ICLR官方网站:http://www.iclr.cc/

ICLR 2018论文OpenReview:https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2018/Conference

参考:

ICLR 2018评价情况统计:https://liyaguang.github.io/iclr2018-stats

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-12-04

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