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Yann LeCun论文被拒绝-双盲审查的力量
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Yann LeCun论文被拒绝-双盲审查的力量

  • Yann LeCun的研究论文被拒绝。这是可行的,因为双盲评论。

专注于机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学的法国计算机科学家扬·安德烈·勒昆(Yann Andre LeCun)最近在推特上表示,他的一篇文章被《NeurIPS 2021》拒绝了。

Yann勒存他是纽约大学Courant数学科学研究所的银教授,Facebook的副总裁兼首席人工智能科学家。他在光学字符识别和利用卷积神经网络(CNNs)的计算机视觉方面的工作很出名,通常被认为是卷积网络的发明者。他也是DjVu图像压缩技术的创始人之一。此外,乐存和莱昂Bottou共同创建了Lush编程语言。作者是一个多才多艺的人,在人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉智能数据分析、数据挖掘、数据压缩、数字图书馆系统和机器人技术。

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扬最近与阿德里安·巴尔德吉恩·庞塞在NeurIPS题为“VICReg:自监督学习的方差-不变-协方差正则化”(ArXiv链接),自今年5月以来,该论文已被引用12次。然而,令所有人吃惊的是,这篇文章被拒绝了。

文章概述

VICReg是一种简单的自监督图像表示学习方法,它将问题分解为三个不同的原则:使用不变性项学习不同视图的不变性,避免使用方差正则化项的表示的崩溃,并使用协方差正则化项在表示的不同维度上传播信息。

在几个下游任务中,VICReg获得了与当前技术水平相当的结果,拓展了非对比的边界self-supervised学习

图片来源:VICReg

对每批处理的协方差矩阵的计算,决定了VICReg的计算和存储成本,该协方差矩阵是投影向量维数的二次函数。实验表明,提高投影的维数可以显著提高性能,这表明需要不依赖于协方差矩阵的整个计算的替代冗余减少方法。

图片来源:Table.2结果

当与SimSiam等方法一起使用时,铰链-方差项可以防止崩溃,并消除对批规范或预测器的需求。

图片来源:Table.3

作者指出未来的研究将着眼于如何使用不同的近似技术和基于高阶统计的全新冗余减少方法来克服这个二次障碍。

传奇人物如何应对逆境

回答了一个问题Linkedin,“neuros2021的审稿人有没有可能拒绝教授的论文Yann勒存?因为他被广泛认为是人工智能领域最聪明的人之一,”他以这样的方式回答道,“多年来,我有很多论文被NeurIPS拒绝了。NeurIPS评审以双盲方式进行,这意味着评审人员不知道作者的身份。这通常是件好事:一篇论文不应该仅仅因为某位作者的名气就被接受。事实上,我的许多被拒绝的文章都被恰当地拒绝了:它们是学生写的,没有给我留下深刻的印象。然而,对学生来说,接受评论家的意见是有益的。有几篇被拒绝的文章,我认为是非常好的和迷人的。其中之一就是这个。”

另请参阅

学术出版以拒绝而闻名。许多学者过去常常等着看他们的文章是否会被连续的年度所接受NeurIPS会议。文章被拒绝的原因有很多,从容易避免的错误和遗漏,到仅仅是超出了期刊的范围。即使一份手稿看起来“对任何人都不感兴趣”,它可能对某些人感兴趣。没有人希望自己的论文在经过多年的研究和几个月的写作和格式化后没有发表。

勒存的帽子上插着许多羽毛。他是美国国家科学与工程学院和国家工程学院的成员,也是美国成就学院金盘子奖的获得者。此外,他还是一位达官显贵,与其他学者一起获得了图灵奖。自然,论文退稿让学术界和人工智能领域的许多人感到震惊。在最近的一次推特,作者表示,“问题不在于NeurIPS,而在于新兴领域非常选择性会议的筛选实践。”

同样,他在领英的一篇帖子中表示,“我很高兴地告诉大家,这篇文章被《神经ips 2021》拒绝了。”

来源:Linkedin发布

他解释说,这是双盲评价的结果。尽管LeCunn表示这是一件好事,但争论仍在继续。

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