深度学习顶会 ICLR 2022（第十届）将于明年 4 月 25 日至 29 日线上举行。论文提交已于上月 6 日截止，根据此前官网发布的数据，本届会议共收到了 3407 篇投稿，比去年增加了 400 多篇。
今日，ICLR 2022 官方放出了论文初审结果。
热衷于顶会数据挖掘的 Criteo AI Lab 机器学习科学家 Sergey Ivanov 对本届 ICLR 投稿的得分情况进行了整理。
首先，本届会议共接收了 3325 篇有效投稿，给出了 12981 个评论。
完整投稿得分列表请戳：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Fdop2Byzhxx5gKI4YZXqq_L-akDG8GwdGMqb_4IbS38/edit#gid=232519225
其次，ICLR 2022 投稿的平均分为 4.93（+- 1.15） ，作为对比，ICLR 2021 rebuttal 后的平均分为 5.37（ +- 0.96）。数据显示，31 篇投稿的平均分为 8 分，39 篇投稿得到最高分 10 分，没有 1 篇投稿得到两个以上的 10 分。
下图为 31 篇平均分 8 分的投稿以及它们的具体得分情况。
最后，ICLR 2022 投稿的平均置信度分数为 3.69（+- 0.45） 。
ICLR 2022 审稿结果出来了，该如何做？
论文产出不容易，想必此前投 ICLR 2022 会议的小伙伴都在等待初审结果。现在结果终于出来了，你的论文得了多少分呢？在讨论得分之前，首先我们先要感谢 Sergey Ivanov 的对评审结果的整理。
有知乎网友表示，自己的论文得分为「8,6,6,3」，其中有一项得分为 3 分的原因是自己没有引用综述，并且论文所提方法太一般。
还有网友从得分结果总结出经验，认为论文全部使用大写标题与获得低分之间存在显着相关性。
对于获得多少分才能被 ICLR 2022 会议接收？Sergey Ivanov 给出了自己的预测，他表示，「如果录取率与 2021 年保持一致——29%，则平均分 6 分左右才有可能被会议接收。」
所以，对自己的初审分数不满意的小伙伴，根据评审意见努力修改并 rebuttal 吧。就算有得 1 分的小伙伴，使使劲，可能还有翻盘的机会。
不同研究方向，投稿趋势
除了评审结果外，大家比较关注的可能就是投稿趋势了。此前在 GitHub 上一个名为 ICLR2022-OpenReviewData 的项目爬取了 ICLR 2022 的所有投稿论文。结果表明热度前 50 的投稿关键词中，强化学习、深度学习、图神经网络排在前三位，从统计结果可以看出，强化学习和深度学习的投稿数量远超其他领域。
关键词云提交的关键词形成的词云展示了热点话题，包括深度学习、强化学习、图神经网络等。
通过对标题关键词出现的频率进行分析，论文作者更喜欢用表示（representation）这个词，其次是强化（reinforcement），第三名是图（graph），这三个词出现的频率几乎相当。
参考链接：
https://guoqiangwei.xyz/htmls/iclr2022_stats.html
https://github.com/EdisonLeeeee/ICLR2022-OpenReviewData
https://twitter.com/SergeyI49013776/status/1458018709847560193
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qq5c51/d_iclr2022_review_stats/
