几小时前，ICLR（国际学习表征会议）组委会公布了今年的论文接收结果。今年，ICLR共收到了2997篇论文投稿，相比去年的2594篇论文投稿，增加了15.5%。其中860篇论文被接收，接受率为28.7%，这些论文有53篇分布在Oral，114篇分布在Spotlight以及693 篇将会用Poster展示。
ICLR由Lecun，Hinton和Bengio三位神经网络的元老联手发起。近年来随着深度学习在工程实践中的成功，ICLR会议也在短短的几年中发展成为了神经网络的顶会。在ICLR论文结果公布之际，Lecun发推特感慨：
“ICLR的h5指数为203，在所有科学出版物中排名第17，领先于NeurIPS、ICCV、ICML。在过去五年中有203篇论文获得了超过203个引用，这对于一个从2013年才开始的会议来说，进步神速”。
ICLR 会议论文情况一览
在ICLR 2021 的论文 rebuttal 阶段结束的时候，Criteo AI Lab机器学习研究科学家Sergey Ivanov从 ICLR 2021 OpenReview 网页抓取了本次大会的论文数据，并做了可视化呈现，统计了论文主题、评审情况等信息。
作者先统计了提交论文中出现频率排名前 50 的关键词，与往年一样，深度学习、强化学习、表征学习、图神经网络都是非常热门的话题。深度学习提交数量接近250篇。
但与去年会议情况相比，卷积神经网络的热度下降了不少，元学习、表征学习、图神经网络等领域的热度也在稳步上升。
清晰的领域分布以及关键词出现次数，如下词云图所示：
