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NeurIPS 2020论文接收大排行！谷歌169篇第一、斯坦福第二、清华国内第一

2020 年 10 月 8 日 AI科技评论

作者 | 陈大鑫

今年共有9454篇论文提交，1900篇总接收，录取率仅为20.09%，其中105篇被接收为oral，280篇被接收为spotlight。

而在昨日，NeurIPS 2020论文接收列表终于在官网放出：

（https://neurips.cc/Conferences/2020/AcceptedPapersInitial）

据Criteo AI Lab机器学习研究科学家Sergey Ivanov统计，

本次NeurIPS 2020论文接收量全球机构排名Top 10依次为：

1、谷歌：169篇	6、卡纳基梅隆大学：83篇
2、斯坦福大学：104篇；	7、清华大学：63篇
3、麻省理工大学：98篇	8、普林斯顿大学：61篇
4、微软：93篇	9、牛津大学：56篇
5、加州伯克利分校：90篇	10、Facebook：52篇

下图为本次NeurIPS 2020论文接收量全球机构排名，其中北大37篇，排名第20。

本次NeurIPS 2020论文中稿/接收量国家排名Top 5依次为：

美国：1178篇、中国：259篇、英国：195篇、加拿大:95篇、瑞士：88篇。

下图为本次NeurIPS 2020论文中稿/接收量国家排名：

本次NeurIPS 2020论文个人中稿/接收量Top 8依次为：

Sergey Levine (UC Berkeley) 12篇

Zhaoran Wang (Northwestern University) 9篇

Sung Ju Hwang (KAIST, AITRICS) 9篇

Stefano Ermon (Stanford) 9篇

Mihaela van der Schaar (University of Cambridge) 9篇

Lin Yang (UCLA) 9篇

Jinwoo Shin (KAIST) 9篇

Csaba Szepesvari (DeepMind / UofAlberta) 9篇

下图是论文接收量在7篇以上的作者:

NeurIPS 2020的论文主题分布

今年NeurIPS 2020的论文主题分布也有所变化，算法占比29%，深度学习占比19%，应用占比18%，强化学习和规划（planning）占比9%，理论占比7%，概率方法占比5%，机器学习社会方面（ Social aspects of machine learning）占比5%，优化占比5%，神经科学和认知科学占比3%。与2019年相比，深度学习和应用领域的论文略有下降(均下降了2%)，而机器学习社会方面有所增加（增加了3%）。

图机器学习依旧火爆

回顾NeurIPS 2019 收录论文的主题方面，神经网络、深度学习、强化学习等依旧是热门主题，而其中尤其值得注意的便是去年在各大学术顶会上强势刷脸的图机器学习，在去年的NeurIPS 上也是一匹当之无愧的“黑马”。

据悉，在NeurIPS 2019上，仅主会场就有 100多个与图相关的论文；

在今年，图机器学习的火热度似乎也是只增不减，比如 ICLR 2020的论文投稿中，就有150篇投稿与图机器学习有关，并且其中有近1/3的论文都被录用了！

据AI科技评论初步统计，今年NeurIPS 2020论文接收列表中，图相关的论文约120篇。

下图是NeurIPS 2020图机器学习相关论文接收量作者排行榜：

双盲评审有多盲？

对NeurIPS 2020来说，在9298份提交的论文中，已有2313篇论文发在arXiv上，占所有提交论文的25％。

另外NeurIPS 2020提交之前就发在arXiv上的论文接收率为27%，而相比之下提交之前没有发在arXiv上的论文接收率仅为18%。

据NeurIPS 2020官方在medium上分析NeurIPS 2019时所提到：

所有论文中的大多数（54％）都提前发布在arXiv上；这些提交中有21％被至少一位审阅者看到。

后一类的接受率为34％，大大高于基本率21.6％。比较而言，未在arXiv上发布的论文接收率为17％。

不幸的是，很难解释因果关系。

一种明显的可能性是，arXiv上发表的论文质量更高，可能因为作者认为这些论文质量不错，准备公开共享。另一个原因是，这反映了盲审的偏见：知名作者更有可能被阅读arXiv论文，其工作也有可能被偏向进行积极评价。