被誉为 深度学习的顶级论文首先，这个来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，深度学习三巨头之一，他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室（MILA）进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。而 Yann LeCun 就自不用提，同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院（FAIR）院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。
国际表征学习大会（简称：ICLR），是深度学习领域的顶级会议。
国际表征学习大会是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。
ICLR采取完全公开评审规则，任何对论文有兴趣的研究者都可以参与到关于论文评审意见的讨论中。这使得ICLR论文评审的透明性和广泛性在深度学习顶级会议中独树一帜，同时也大大增加了论文被接收的难度。
算优秀的。一般的都只有2、3篇，你有5篇算是很优秀的。人工智能专家IanGoodfellow在Twitter上抱怨同行评审(peerreview)机器学习的成功依赖于大型会议，这一领域发展非常迅速。而期刊审稿周期相对较长，因此大部分最新的工作都首先发表在会议上，像NeurIPS，ICLR，ICML等，这对机器学习的发展壮大起了很重要的作用。一般来说，学术会议会邀请某一领域的专家审稿-即通过同行评审制度-决定论文是否值得发表。可以说，顶会现在的成功，很大程度上也要归功于同行评审制度。反之，如果研究工作不经过可靠的同行评审就发表，可能会带来许多问题：大多数人，即非专家，无法分辨研究结果的好坏对错；也会对研究造成混乱，后人可能会引用错误的结果、结论，这无疑也会阻碍机器学习领域研究的进步。因此，随着研究人员及论文的数量成倍增加，同行评审的可靠性在今天变得更加重要。对这一制度可靠性的分析和相关的改进方法，也渐渐成为一个热门话题，并引起学术界和业界的关注。
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苏州齐惠壮士
