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发布时间：2023-02-09 23:32:40 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。 「众所周知，数据的应用表征对于机器学习的性能有着重要影响。 表征学习的迅猛发展也伴随着不少问题，比如我们如何更好地从数据中学习更具含义及有效的表征。 我们对这个领域展开了探索，包括了深度学习、表征学习、度量学习、核学习、组合模型、非常线性结构预测及非凸优化等问题。 尽管表征学习对于机器学习及包括视觉、语音、音频及 NLP 领域起着至关重要的作用，目前还缺乏一个场所，能够让学者们交流分享该领域所关心的话题。 ICLR 的宗旨正是填补这一鸿沟。 」 从两人的说法中，ICLR 希望能为深度学习提供一个专业化的交流平台。
从两人的说法中，ICLR 希望能为深度学习提供一个专业化的交流平台。 但实际上 ICLR 不同于其它国际会议，得到好评的真正原因，并不只是他们二位所自带的名人光环，而在于它推行的 Open Review 评审制度。 目前的论文审核主要分为 单盲 （single-blind review）、双盲 （double-blind review） 及开放评审（open review） 等多种形式。 单盲评审的含义非常简单，即评审知道作者的名字、学校等身份信息，但作者并不知道评审论文的人是谁；而双盲评审则是双方都不知晓彼此的身份信息。
」随后丢出了一个 ICLR 2016 的入选论文列表。 大牛们在 Quora 上的背书和关注，同样也会借助名人效应引起更多读者的关注和了解，而这样的循环往复，又能吸引优质论文的产出和评选，加上合理评审机制的学术氛围，也能形成正向的反馈。 因此，也有不少巨头或大公司研究院纷纷向 ICLR 投递论文，形成了良性循环。
至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。 「众所周知，数据的应用表征对于机器学习的性能有着重要影响。
