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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 9 日 学术头条

来源：AI科技评论

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。

而在前日，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。