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ICLR 2024: 论文审稿结果公布!7000+高产论文创新纪录

释放双眼,带上耳机,听听看~!
ICLR 2024论文审稿结果公布!今年共有7135篇投稿论文,创下历史新高。扩散模型占比最高,高分论文涉及图像处理、去噪扩散模型等研究领域。

ICLR 2024审稿结果公布了!

ICLR是机器学习领域重要的学术会议之一,每年举办一次。2024年是第十二届,将在奥地利维也纳5月7日-11日召开。

根据OpenReview官方放出的结果显示,今年共有7135篇投稿论文。

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此外,另有国内开发者魏国强自己爬虫做了完整的统计数据,论文投稿有7215篇,平均分为4.88。

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https://guoqiangwei.xyz/iclr2024_stats/iclr2024_submissions.html

就具体分数分布情况来看,均分为4.2分的论文有1086篇,4.9分1163篇,5.7分1015篇,这些都是1000篇+的论文的得分。

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亚马逊工程师统计有7304篇提交的论文,平均分为4.9。

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具体占比,均分为4.9-5.0,5.2-5.3论文数分别占总数的9%。

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https://github.com/maxxu05/openreview_summarizereviews/tree/main

论文投稿暴涨7000+,创历史新高

最值得一提的是,不管具体投稿数字是多少,ICLR 2024总论文提交创下历史新高。

这种巨大反差,可以从历年的统计数据中可以看出。

ICLR 2017那时仅有490篇,一直到ICLR 2023涨到4955篇。ICLR 24更是增长了2000+篇。

最近两年接收率都在30%以上,今年也不会低。

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论文提交数量空前爆发,离不开ChatGPT做出的巨大贡献。

上周,arXiv平台公布了10月份该平台论文提交总数,仅仅一个月就有20,710篇,也创下了最新记录。

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其中,大约一半的论文关于CS领域,3500预印与CV、ML领域有关。

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平均一下,每天有668论文上传,这个数据确实有点离谱。

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ICLR 2024研究领域,扩散模型占比最多

那么,ICLR 2024提交论文的主题都涉及了哪些领域,也有网友做出了总结。

– 451个标题包含「Diffusion」

– 208个标题包含「LLM」

– 6个标题包含「ChatGPT」

– 25个标题包含「NeRF」

– 41个标题包含「GAN」

– 15个标题包含「All you need」

– 22个标题包含「Dream」

– 6个标题包含「Magic」

高分论文

第一篇Generalization in diffusion models arises from geometry-adaptive harmonic representation是关于扩散模型的研究,评分为8,8,10,8。

当前,基于分数的反向扩散算法,能够生成高质量的样本,这一发现表明经过去噪训练的深度神经网络(DNN)可以学习数据密度分布,尽管存在维数灾难(curse of dimensionality)。

但是,最近有许多讨论关于,模型只是简单地记忆了训练数据,并没有真正意义上学习到数据的本质分布。

对此,研究人员训练了两个在不同数据子集上训练去噪DNN模型,结果发现它们得分函数和密度分布非常接近,而且训练图像数据量惊人地少。

这种强大的泛化能力证明了,DNN架构和训练算法中存在强大的归纳偏置(Inductive bias)。

研究人员进一步分析了这种归纳偏置存在的原因,证明去噪模型在适应底层图像的基础上执行收缩操作。

即使在一些不适合这种基础的图像数据上训练,模型也还是会学习到这种谐波表示。因此可以证明去噪模型对这种自适应谐波表示存在偏置。

此外,我们表明,当在已知最优基础是几何自适应和调和的常规图像类上训练时,网络的去噪性能接近最优。

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第二篇Revitalizing Channel-dimension Fourier Transform for Image Enhancement是关于图像增强、傅里叶变换的研究,评分为8,10,8,8。

探索傅立叶变换的全局表示来增强图像已成为一种替代方法,并取得了重大进展。

然而,以往的研究只在空间维度上进行,忽略了通道维度的潜力,而通道维度本身就具有识别特征。

在这项工作中,作者提出了一个全新的视角,即用于图像增强的通道维傅里叶变换。

其中的设计过程简单而有效,包括3个简单的步骤:对通道维度进行傅里叶变换以获得通道傅里叶域特征,对其振幅和相位分量进行通道变换,然后返回空间域。

根据上述规则,作者在不同的运算空间中提供了3种可供选择的通道变换实现格式,分别在 1) 带高阶的全局向量;2) 带通道组的全局向量;以及 3) 基于空间的傅里叶变换得到的傅里叶特征中进行运算。

上述核心设计作为通用运算器,可与增强网络无缝集成,取得显著收益并建立高效模型。

通过对多种图像增强任务(如低照度图像增强、曝光校正、SDR2HDR转换和水下图像增强)的广泛实验,研究的设计架构显示出一致的性能提升。

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Monte Carlo guided Denoising Diffusion models for Bayesian linear inverse problems是关于去噪扩散模型的研究,评分为6,10,8,10。

从计算摄影到医学成像,各种应用中经常出现难以解决的线性逆问题。最近的研究方向是利用贝叶斯推理和信息先验来处理这类问题。

在这些前置条件中,基于分数的生成模型(SGM)最近被成功应用于几个不同的逆问题。

在这项研究中,作者利用SGM定义的先验的特殊结构,定义了一系列中间线性逆问题。随着噪声水平的降低,这些逆问题的后验越来越接近原始逆问题的目标后验。

为了从这一系列后验中采样,研究人员使用了序列蒙特卡罗(SMC)方法,并提出了算法 algo。

研究证明,在贝叶斯环境下处理问题不明确的逆问题时,该算法的性能优于其他同类算法。

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SDXL模型我们最熟悉不过了,它的评分为8,8,8,8。

作者介绍了用于文本到图像合成的潜在扩散模型——SDXL。与之前版本的SD模型相比,SDXL利用的UNet主干网扩大了3倍,这是通过显著增加注意力块的数量,并加入第二个文本编码器实现的。

此外,研究者还设计了多种新颖的调节方案,并在多种长宽比上对SDXL进行了训练。

为了确保获得最高质量的结果,他们还引入了一个细化模型,用于利用事后图像对图像技术提高SDXL生成的样本的视觉保真度。

研究证明,SDXL比以前版本的Stable Diffusion有了显著改进,其结果可与Midjourney等先进图像生成器相媲美。

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至于如何能拿下8,8,10,8的高分论文,你只需要复习自己大学本科学习的图像处理课程就行了。

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剩下的高分论文,有感兴趣的童鞋,可以自己查阅。

地址:https://guoqiangwei.xyz/iclr2024_stats/iclr2024_submissions.html

最后,祈祷大家都能中。

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