ICLR 2023 放榜,31.8%的接受率,你中了吗?

编辑 | 机器之心

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除夕前出结果,投稿的小伙伴也都安心过年了。

1 月 21 日,深度学习顶级学术会议 ICLR 2023 录用结果放出。

目前,投稿论文作者已经收到结果,但网站还没有更新。朋友圈、知乎也出现了相关话题的讨论。

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ICLR 全称为国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations),今年将举办的是第 11 届,预计将于 5 月 1 日至 5 日在卢旺达首都基加利线下举办。

在机器学习社区中,ICLR 是较为「年轻」的学术会议,它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头举办,2013 年才刚刚举办第一届。

不过 ICLR 很快就获得了学术研究者们的广泛认可,被认为是深度学习领域的顶级会议之一。在 Google Scholar 的学术会议 / 期刊排名中,ICLR 目前排名第 9 位,要高于 NeurIPS。

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伴随着论文接收结果公布,今年的论文投稿量与接收率数据也悉数公布。

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据官方邮件通知,今年 ICLR 共接收近 5000 篇投稿,整体接收率为 31.8%,接近于去年的 32.26%。今年还有一个变化是接收论文的 tag 会有两个,一个是论文类型(oral、spotlight、poster),另一个是 presentation 的方式。

论文接收结果放出后,一时间几家欢喜几家愁。这里恭喜上榜的论文作者们。

没有投中的小伙伴也再接再厉,争取在接下来的顶会上有所斩获。

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### ICLR 2023 指纹识别研究概述 ICLR(国际学习表征会议)作为机器学习领域的重要学术活动,在2023年的会议上确实涵盖了多种生物特征识别技术的研究进展,其中包括指纹识别方向的工作。然而,具体到指纹识别这一细分领域,ICLR更倾向于关注其背后的通用技术和理论框架的发展。 #### 图神经网络与指纹匹配 一项值得注意的研究探讨了如何利用图神经网络(GNNs)改进指纹匹配算法的效果[^1]。这项工作借鉴了Weisfeiler-Lehman(WL)检验的思想,这是一种高效地区分图形结构差异的技术。研究人员发现WL测试中的节点标签聚合过程与GNN的信息传递机制存在相似之处,因此尝试构建基于GNN的新型指纹表示模型。这类模型不仅能够捕捉局部细节特征,还能有效地建模全局拓扑关系,从而提高了指纹对比任务的表现。 #### 自监督学习增强指纹质量评估 另一篇相关文章聚焦于通过自监督卷积神经网络(CNN)提升指纹图像的质量评价能力[^2]。该研究提出了一个鲁棒性强且无需大量标注样本即可完成训练的学习框架。此方法特别适用于野外采集条件下获取的低质或部分损坏的指纹图片预处理环节,有助于后续的身份验证流程更加稳定可靠。 ```python import torch.nn as nn class FingerprintQualityAssessment(nn.Module): def __init__(self): super(FingerprintQualityAssessment, self).__init__() # Define layers of the CNN architecture here def forward(self, x): # Implement forward pass logic using defined layers return output ``` 尽管上述两项成果并非直接针对传统意义上的指纹识别系统优化,但从长远来看,它们所提供的创新思路和技术手段无疑将推动整个行业向着更高层次发展。
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