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31Jul

NeurIPS审查导致吐槽会议,失败者粉碎了荒谬的评论

时间: 2019-07-31 分类: 科技新闻 作者: xuanzai 211 次浏览

本文来自微信公众号:qubit(ID:QbitAI),鱼,羊,栗子,视觉中国的标题图片,原标题《NeurIPS审稿引发吐槽大会,落选者把荒唐意见怼了个遍:“我谢谢你们了”》

机器学习峰会NeurIPS 2019的初步结果已经到了7月的尾声。

一年一度的吐槽活动也开始了。

“有一条评论要求我成为ResNet。”

“有一篇评论问我为什么没有引用X论文。我不仅引用了它,还特别描述了X和X之间的关系。“

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“我看到了14,000,605个期货,其中没有一个可用于NeuroIPS。”

除吐槽之外,许多小伙伴仍在为Rebuttal做准备。

尽管大多数Rebuttal都没用,但还是有一位同学给了高赞模板,它完美结合了Rebuttal和Tucao的活动,并热情地欢迎评论者。

每个人都可以享受它并谨慎使用:

加热反驳

在Reddit上,最初被拒绝的@SoFarFromHome说:

我们感谢每位评审员的一丝不苟的评论。他们中的一些人在评估之前确实阅读了这篇文章。

在此之后,它开始全面扫荡,几乎嘲笑每篇论文评论者的每一篇评论,引起了网民之间激烈的讨论。量子比特摘录了这个Rebuttal如下:

有位审稿人问我们为啥没有引用X。我们想要说的是它已被引用,并用一整段来描述我们的研究及其关系。

有位审稿人举出了个数据集,让我们用它评估模型。我们想要说的是它已经用这个数据集进行了评估,参见实验章节。

..

有位审稿人指出,我们的方法在假设3不成立的时候就不work。是的,那是对的。所以我们只是将其列为假设。恭喜你的阅读理解。

有位审稿人直接把我们的Intro,复制到“这篇论文的3个贡献”一栏里了。我们肯定会在后续版本中添加“得分10置信度5”,可以复制这些版本以便于您进行评分。

..

有位审稿人用了一半篇幅来论证,我们这个子领域就是愚蠢的错误的。我感谢ta穿越学术界,对一个非常痛苦的领域发表评论。

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有好评吗?不,不,不,有很多,这位同学继续写道:

评审员也对此进行了评估:

“原创,精力充沛,值得学习。”

“这篇论文非常有趣。”

“这是一个有趣的问题,当然值得研究。”

“本文发现了一个重要的问题..并给出了一个简单的解决方案。”

感谢您拒绝Reject。

由于所有分数都在3到5之间,因此您和现场主席(AC)都不会阅读此回复,也不会考虑重新评级。

我希望将来,你写的原创,积极,有趣和清晰的论文将得到同样的待遇。

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由于分数几乎没有Rebuttal的空间;

然后,随着机枪的一般吐痰,在你的心脏中安排一排令人窒息的热量可能是一个好主意。

当然,必须有许多小伙伴需要仔细准备Rebuttal并抓住最后的机会。

据说隔壁的ICCV在名单上,Rebuttal的写得非常好。

因此,需要鼓励的人可以回答这个问题:

如何评估ICCV 2019论文的验收结果?有哪些亮点?https://www.zhihu.com/question/336194144/answer/758560475

什么是系列

在上一次疯狂吐出的IJCAI中,有一个评论意见成了传说:

什么是Softmax

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在NeuroIPS 2019的评论评论中,“What is”家族再次变得强大,一些网友表示审稿人这样问自己:

什么是ResNet

啊,这真是一个很好的问题,令人窒息。

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这位网友的经历并不少见,有些人遇到了这样的灵魂打击:

什么是Distillation

当SoftMax被命名时,谁会想到有这么多兄弟?

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然而,一些网友指出,这样的问题并不一定是评论者不了解这些概念,他们可能会提醒你,引文/解释不到位。毕竟,做好工作很重要,但你不能忽视论文写作本身。

这实际上提醒一下,文章应该以引言的形式编写,参考文献应该标准化。

顺便说一句,没有人会遇到满意的评论?

事实上,还有,例如:

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NeurIPS有多少形而上学?

对于学术界来说,会议审查和接收程序的逻辑一直受到很多关注。

毕竟,论文是否可以成为一流的,对研究人员的职业生涯来说仍然非常重要。

那么NeuroIPS审计过程的形而上学是什么?

早在2014年,德克萨斯大学奥斯汀分校的助理教授埃里克·普莱斯就做了一项实验,发现NIPS入学模式比预期更为随意。

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在这个实验中,Eric和他的胖朋友Jacob Abernethy讨论了一个“噪声得分”模型,可能是这样的:

每篇论文通常有3条评论,得分为0~10。因此在模型中,每篇论文将具有真实分数v(例如N(0,σ在^ 2之间))和来自N(0,σwithin^ 2)的评论。

根据NIPS的审查规则,招聘的结果是^ 2 /σwith^ 2之间的σ的函数。

如果σwithin^ 2介于^ 2之间σ的1到4倍之间,那么结果是:

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巧合的是,KDD 2019研究项目(知识发现和数据挖掘国际会议)上的一篇论文也侧重于评审过程的随机性:https://arxiv.org/abs/1905.11924。

不在论文中,有时可能是形而上学。评判不专业,评判也非常绝望。要怪,你只能怪纸质匹配算法不够智能。

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还有一件事

每次提交都是一次精彩的冒险,你可能会遇到一个奇怪的评论,或者你可能会在想法的碰撞中获得一些东西。

MXNet的创始人李牧曾在文章中写道:

在考虑之后,一篇好文章自然需要有足够的“干货”或信息,但一篇可接受的文章需要满足以下公式:

文章的信息量 / 文章的易读性 < 审稿人水平 * 审稿人花的时间

对于机器学习会议,由于提交的数量很多,许多自然平均的评论者将会下降。许多评论者花了半小时到一个小时阅读文章,所以公式右侧的价值通常很小,而不是我们可以控制的。

此前,NeuroIPS 2019提交平台被破坏,提交的数量达到了6,809,比2018年增加了40%。草案将于5月底完成,结果将在7月和8月公布。评论员也是山梨县。

因此,这是改变这种情况的最佳方式。

参考文献:

NIPS实验:http://blog.mrtz.org/2014/12/15/the-nips-experiment.html

李沐《博士这五年》https://zhuanlan.zhihu.com/p/25099638

Reddit高反驳模板:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cjtmi8/d_what_id_like_to_write_in_my_neurips_rebuttal/

我如何评估NeurIPS 2019的评论?https://www.zhihu.com/question/322139752/answer/761895242

本文来自微信公众号:qubit(ID:QbitAI),鱼,羊,栗子,视觉中国的标题图片,原标题《NeurIPS审稿引发吐槽大会,落选者把荒唐意见怼了个遍:“我谢谢你们了”》

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