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深度監督網絡作者謝賽寧被拒稿 11 年后翻盤獲時間檢驗獎:拒稿≠學術死刑


謝賽寧十年前被 NeurIPS(當時還叫 NIPS)拒收的論文,剛在今年獲得了 AISTATS 2025 年度時間檢驗獎

這篇論文就是《Deeply-Supervised Nets》(DSN,深度監督網絡),2014 年 9 月掛上 arXiv。

時間匆匆,十一年過去,屬于是真?時間檢驗了。

它提出的中間層監督思想被謝賽寧后續作品 REPA(Representation Alignment)和 U-REPA(U-Net Representation Alignment)等繼承并發展,展示出從單一模型優化到跨模型知識遷移的演進。

而后兩者在深度學習、擴散模型深化發展的這兩年間,影響頗深。

“恭喜!”“當之無愧!”

AISTATS 官宣其獲獎的推文下面,業界大佬齊聚,一片祝賀之聲。

當初,這篇論文被 AISTATS 接收。然而在謝賽寧本人的轉發推文中,我們知道另一重內幕 ——

這篇論文最初投稿給 NeurIPS。雖然拿下 8/8/7 高分,但仍然被該頂會拒絕了。

他表示:

那次挫折一直縈繞在我心頭,困擾著我……

十一年前,拿到 8/8/7 高分卻被拒

補充下背景信息 ——

《Deeply-Supervised Nets》是謝賽寧攻讀博士學位期間提交的第一篇論文。

他是共同一作之一,另一位共同一作是現在的谷歌研究科學家 Chen-Yu Lee。

該項目通訊作者是清華校友、馬爾獎獲得者,現 UCSD 的計算機科學與工程系教授屠卓文。他也是謝賽寧和 Chen-Yu Lee 的博導。

這篇論文提出了 DSN(深度監督網絡)方法,旨在解決深度學習中隱藏層特征學習的問題,提升分類性能。

當時的深度學習已經開始再次發展,在圖像分類和語音識別領域卓有成效。

不過,它仍然面臨諸多問題,比如隱藏層特征的透明度和判別力降低、梯度消失或爆炸導致訓練困難、對算法行為缺乏數學理解、依賴大量訓練數據以及訓練時手動調參復雜等等。

研究團隊基于觀察發現,在高判別力特征上訓練的分類器性能更好。

通過在網絡各隱藏層利用特征質量反饋,直接影響權重更新,能讓網絡更快學習到好的特征,減輕梯度問題,且不影響整體網絡性能。

于是,團隊提出 DSN,通過中間層監督機制解決 CNN(傳統卷積神經網絡)的三大痛點:

  • 梯度消失

    在隱藏層添加輔助分類器(”companion” objective),通過逐層反向傳播增強梯度信號。

  • 特征魯棒性

    強制中間層直接參與最終分類任務,使淺層特征更具判別性(如在 AlexNet 中,第 3 層特征分類準確率提升 18%)。

  • 訓練效率

    實驗證明在 CIFAR-10 數據集上,DSN 使 ResNet-50 的訓練收斂速度加快 30%,Top-1 準確率提升 2.1%。

時至今日,該成果已成為計算機視覺領域的經典方法,成為首個在生成式 AI 領域產生跨代影響的監督學習框架。

截至本文推送,這篇論文的谷歌學術被引量超過 3000 次。

那,為什么當時的 NeurIPS 沒有接收這篇論文呢?

或許是評審認為該工作是對傳統 CNN 的增量改進而非顛覆性創新,而當時的 NeurIPS 更關注理論突破或新型架構。

總之,雖然評審給這篇論文打出了 8/8/7 的高分,但還是被無情拒收了。

堅持不懈的表現不僅僅是“再試一次”

現在,當初接收 DSN 的 AISTATS,又給予了這個項目時間檢驗獎以嘉獎。

眾所周知,計算機會議的時間檢驗獎通常要求論文在獲獎的 10 年前發表,高被引是核心門檻

而更為重要的是,時間檢驗獎獲獎項目需被同行評價為開創性工作(seminal work),或理論創新,或有應用價值,成為后續研究的基礎范式。

就像 GAN 啟發了生成式模型,Seq2Seq 推動機器翻譯的發展。

至此,謝賽寧在相關推文中寫下,“也許現在我可以終于釋懷?!保ㄔ杆娴膹拇酸寫选?/p>

當然,謝賽寧還毫不吝嗇地分享了更多感慨與經驗總結。

“我不會把學術會議比做大樂透,但堅持不懈確實能給學術生涯帶來很大的幫助?!敝x賽寫對著所有學子們喊話,“同學們:如果你們在看到最近的論文評審結果后感到灰心喪氣,又正為下一篇文章做準備的話,我希望這(DSN 獲時間檢驗獎)能給你們一點小小的提醒,繼續前行吧?!?/p>

后來他又對自己的感悟進行了補充說明 ——

堅持不懈并不僅僅是說“繼續努力”或者“再試一次”,它需要一個強大的支持系統和具體的實踐指導。

當我進入 UCSD 時,我對研究一無所知。我的導師屠卓文耐心地指導我們,從編程和數學證明相關的基礎知識,到提出自己的研究想法,再到在臺上自如地演講。

等我自己成為教授后,才體會到這種程度的指導是多么稀有和寶貴。

同時,我也有像 Chen-Yu Lee 這樣的合作者 —— 我們發現挫折,克服挑戰,一起前進。

“你永遠不應該獨自前行。”謝賽寧在最后寫道。

DSN 的共一 Chen-Yu Lee 也很激動地在??上發聲。

我們感到非常自豪!

這篇論文最早(在頂會上)發表于 2015 年??吹竭@項工作的持續相關性和影響力,真是令人難以置信。

One More Thing

Anyway,對大多數相關從業者來說,論文被頂會接收是一種認可,一種榮譽。

但被頂會拒收,并不意味著對這個項目的全盤否定。

不知道大家還記不記得大明湖畔被 ICLR 2013 拒稿的 Word2vec(后轉投 NeurIPS 并獲接收,2023 年獲時間檢驗獎),以及被 ICLR 2024 拒稿的 Mamba?

謝賽寧的推文評論區,也挖掘出了更多的類似故事。

浙大校友、哥倫比亞大學計算機科學系副教授俞舟(zhou Yu)就留言說,她的團隊在 2019 年獲 ACL 最佳論文提名的項目也在首投時被拒稿。

如果一篇好論文被拒絕,它就具有「成為最好的論文」和「被時間檢驗」的潛力,因為它會再次改進。:)

聽了賽寧的分享,她表示,現在有另一個很好的例子可以用來鼓勵低年級的同學們了~

參考鏈接:

  • [1]https://x.com/sainingxie/status/1919423231687000493

  • [2]https://x.com/sainingxie/status/1919022082391671195

  • [3]https://arxiv.org/abs/1409.5185

  • [4]https://scholar.google.com/citations?user=Y2GtJkAAAAAJ&hl=en

本文來自微信公眾號:量子位(ID:QbitAI),作者:衡宇,原標題《被拒稿 11 年后翻盤獲時間檢驗獎,DSN 作者謝賽寧:拒稿≠學術死刑》

來源:IT之家
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