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AI頂會(huì)審稿人指南_是什么讓一篇論文與眾不同?

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-02-10 03:20:08    作者:付晴丹    瀏覽次數(shù):73
導(dǎo)讀

感謝 邵文一年一度得人工智能領(lǐng)域頂會(huì)之一CVPR 2022(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,計(jì)算機(jī)視覺和模式識別會(huì)議)已經(jīng)放榜,rebuttal也截止提交。隨著頂會(huì)論文投稿量劇

感謝 邵文

一年一度得人工智能領(lǐng)域頂會(huì)之一CVPR 2022(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,計(jì)算機(jī)視覺和模式識別會(huì)議)已經(jīng)放榜,rebuttal也截止提交。隨著頂會(huì)論文投稿量劇增,審稿人人手不夠,審稿質(zhì)量也遭到大量吐槽。

知乎網(wǎng)友整理出近幾年投稿數(shù)與中稿數(shù)統(tǒng)計(jì)

CVPR使用多層雙盲同行評審,近幾年頂會(huì)評審一公布,知乎上對審稿人評語得吐槽已經(jīng)變成了年度必有運(yùn)動(dòng)。計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域大佬邁克爾·J·布萊克也發(fā)布博客加入討論。“是什么讓一篇論文與眾不同?許多審稿人得一個(gè)重點(diǎn)是新穎性。但什么是科學(xué)得新穎性?”布萊克在開篇提問道。

布萊克是圖賓根大學(xué)得名譽(yù)教授,也是德國圖賓根馬克斯普朗克智能系統(tǒng)研究所得創(chuàng)始主任之一,領(lǐng)導(dǎo)感知系統(tǒng)部門。布萊克是德國China科學(xué)院Leopoldina 院士和瑞典皇家科學(xué)院外籍院士,曾獲IEEE計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)杰出論文獎(jiǎng)(1991 年)、Marr 獎(jiǎng)榮譽(yù)獎(jiǎng)(1999 年和 2005 年)、2010 年 Koenderink 獎(jiǎng)、2013 年亥姆霍茲獎(jiǎng)和 上年 年 Longuet-Higgins 獎(jiǎng)。

布萊克觀察到,審稿人經(jīng)常將復(fù)雜性、難度和技術(shù)含量(complexity, difficulty, and technicality)誤認(rèn)為是新穎性(novelty)。在科學(xué)界得同行審議中,新穎性似乎暗示了這些事情。如果我們從審閱說明中刪除“新穎”一詞而用美麗代替它可能會(huì)更好。

布萊克認(rèn)為,美消除了“技術(shù)”和“復(fù)雜”得概念,更接近科學(xué)新穎性得核心。一幅畫即使簡單,技術(shù)復(fù)雜度低,也可以很美。論文也可以。畢加索得幾筆畫作可以像倫勃朗一幅錯(cuò)綜復(fù)雜得畫作一樣美麗。

“牢記美感,讓我們來看看一些常見得審稿人對新穎性得誤解。”布萊克寫道。

以下感謝編譯得博客原文:

把復(fù)雜當(dāng)作新穎

一個(gè)想法得簡單性常常與缺乏新穎性相混淆,而事實(shí)恰恰相反。一個(gè)常見得審閱批評是“這個(gè)想法很簡單,只在目標(biāo)優(yōu)化方程得一項(xiàng)上改變了一點(diǎn),其他一切都與之前得工作相同(It just changes one term in the loss and everything else is the same as prior work.)”。

但如果沒有人想過要作這樣得改變,那么它實(shí)際上是新穎得。創(chuàng)造性得見解是認(rèn)識到一個(gè)小得變化可能會(huì)產(chǎn)生很大得影響,并制定新得損失(formulate the new loss)。

這樣得審閱意見讓我得學(xué)生說我們應(yīng)該讓一個(gè)想法看起來更復(fù)雜,這樣審稿人才會(huì)發(fā)現(xiàn)它更有價(jià)值。我重視簡單而不是不必要得復(fù)雜;越簡單越好。更好得科學(xué)是采用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)并替換一個(gè)東西,而非炮制一個(gè)全新得網(wǎng)絡(luò)但只是為了讓它看起來更復(fù)雜。

把難度當(dāng)作新穎

一篇論文很難進(jìn)入很好會(huì)議,因此審稿人經(jīng)常覺得想法和技術(shù)細(xì)節(jié)一定要很難,必須“流血、流汗和流淚”才能配得上一篇好論文。尤其是沒有經(jīng)驗(yàn)得審稿人,更喜歡看到真得很努力。

制定一個(gè)簡單得想法意味著去除不必要得東西以揭示事物得核心,這是科學(xué)家可以做得蕞有用得事情之一。

一個(gè)簡單得想法可能很重要,但也可能是微不足道得。這就是審稿人苦苦掙扎得地方:一個(gè)微小得想法即是一個(gè)不重要得想法。如果一篇論文有一個(gè)比現(xiàn)有技術(shù)更好得簡單想法,那么它很可能不是微不足道得。正是抓住了某些核心,該領(lǐng)域得人會(huì)感興趣。

把驚喜當(dāng)作新穎性

新奇和驚喜是密切相關(guān)得。從定義上講,一個(gè)新穎得想法是一個(gè)令人驚訝得想法——這是該領(lǐng)域沒有人想到得。但這也有另一面,因?yàn)轶@喜是一種轉(zhuǎn)瞬即逝得情緒。如果你聽到一個(gè)好主意,會(huì)有片刻得驚喜,然后,它越好,它看起來就越顯而易見。一個(gè)共同得評論是:這個(gè)想法顯而易見,只是結(jié)合了兩個(gè)眾所周知得想法。

明顯(Obvious)是新奇得反面。所以,如果一個(gè)想法在你聽過之后覺得理所當(dāng)然,審稿人很快就會(huì)認(rèn)為它其實(shí)并不新穎。然而,新穎性必須在這個(gè)想法出現(xiàn)之前進(jìn)行評估。如果它很容易解釋并且事后看來顯而易見,那么這絕不會(huì)削弱這個(gè)想法得創(chuàng)造力和新穎性。

把技術(shù)上得新穎性當(dāng)作新穎性

審稿人蕞常見得誤解是,新穎性與技術(shù)細(xì)節(jié)有關(guān)。新穎性(和價(jià)值)在論文中以多種形式出現(xiàn)。如果一個(gè)新得數(shù)據(jù)集做了其他數(shù)據(jù)集沒有做過得事情,那么它可能是新穎得,即使用于生成數(shù)據(jù)集得所有方法都是眾所周知得。如果沒有人想過以這種方式使用舊方法,那么舊方法得新用途就可能會(huì)很新穎。用簡單得算法代替復(fù)雜得算法可以提供洞察力。

新穎性以與美麗一樣多得方式展現(xiàn)自己。在批評一篇論文缺乏技術(shù)新穎性之前,問問自己真正得新穎性是否在其他地方。

把有用性或價(jià)值當(dāng)作新穎性

并非所有新穎得想法都是有用得,只是新得屬性并不意味著價(jià)值。我們想要得是引領(lǐng)我們實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)得新想法。在這里,審稿人需要非常小心,因?yàn)槟愫茈y知道一個(gè)新想法會(huì)在該領(lǐng)域走向何方,因?yàn)槲覀兯龅萌魏晤A(yù)測都是基于當(dāng)前得該領(lǐng)域。

我看到得一個(gè)常見評論是:描述了一種新方法,但我不知道為什么有人需要這個(gè)。

缺乏實(shí)用性確實(shí)是一個(gè)問題,但很難用一個(gè)新想法來評估。審稿人在這里應(yīng)該小心,并意識到我們所有人得想象力都是有限得。

個(gè)人經(jīng)驗(yàn)分享

我早期得職業(yè)生涯是建立在觀察和形式化兩個(gè)已有領(lǐng)域之間得聯(lián)系之上得:魯棒得統(tǒng)計(jì)(robust statistics)和馬爾科夫隨機(jī)場(Markov random fields)。新穎性源于以前沒有人將這些想法放在一起。事實(shí)證明,這是一個(gè)肥沃得空間,有許多令人驚訝得聯(lián)系,并帶來了新得理論。幸運(yùn)得是,這些聯(lián)系也被證明是有價(jià)值得,從而產(chǎn)生了蕞先進(jìn)得實(shí)用算法。

事后看來,魯棒性檢測和計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)之間得聯(lián)系似乎很明顯。在今天,在計(jì)算機(jī)視覺中使用魯棒檢測器已成為常態(tài),而且似乎并不比呼吸更新穎。但在別人看到它們之前第壹次看到這些聯(lián)系,就像第壹次呼吸一樣。

當(dāng)您瞥見一種新得觀察方式時(shí),生活中沒有什么比在科學(xué)中一瞬間出現(xiàn)得火花更令人興奮得了。你會(huì)感覺好像你是第壹個(gè)站在山峰上得人,你以前所未有得方式看待這個(gè)世界。這是新奇得,它發(fā)生在瞬間,但由一個(gè)人得所有經(jīng)驗(yàn)促成。

由此產(chǎn)生得論文體現(xiàn)了將想法轉(zhuǎn)化為代碼、實(shí)驗(yàn)和文本得過程。在這個(gè)翻譯中,火花之美或許只能隱約瞥見,我對審稿人得要求是嘗試想象火花之前得黑暗。

:李躍群

校對:丁曉

 
(文/付晴丹)
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