北大等国内机构获杰出学生论文，AAAI 2023各大奖项出炉 来源：机器之心AAAI 全称为国际先进人工智能协会 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)，是人工智能和机器学习领域的顶级会议，据最新中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录，AAAI 为人工智能领域的 A 类会议。 AAAI2023 共接收 8777 篇投稿，接收论文 1721 篇，接受率仅为 19.6%。 AAAI-23 正于 2023 年 2 月 7～14 日在美国华盛顿特区举行。刚刚，大会官网公布了今年的杰出论文奖、杰出学生论文奖等重要奖项。 杰出论文奖 今年获得 AAAI 杰出论文奖的是论文《Misspecification in Inverse Reinforcement Learning》。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.03201 机构：牛津大学计算机科学系 论文作者：Joar Skalse、Alessandro Abate 论文简介：逆向强化学习 (IRL) 旨在从策略 π 中推断出奖励函数 R，因此需要对 π 与 R 之间的关系进行建模。IRL 的主要目的是从人类行为中推断出人类偏好。然而，人类偏好与人类行为之间的真正关系比目前 IRL 中使用的任何模型都要复杂得多。这意味着 IRL 会推断出错误的结果，难以实际应用。该论文从理论上对 IRL 模型进行了数学分析，并指出演示策略与其他导致错误推断的策略有何不同。 杰出学生论文奖 获得杰出学生论文奖的是论文《Decorate the Newcomers: Visual Domain Prompt for Continual Test Time Adaptation》。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.04145 机构：北京大学、武汉大学、华为、香港中文大学、中科院航天信息研究所 论文作者：Yulu Gan、Xianzheng Ma、Yihang Lou、Yan Bai、 Renrui Zhang、Nian Shi、Lin Luo 论文简介：Continual Test-Time Adaptation (CTTA) 旨在使源模型适应不断变化的未标记目标域，而无需访问源数据。现有方法主要侧重于以自训练方式进行基于模型的自适应，例如为新领域数据集预测伪标签。由于伪标签嘈杂且不可靠，这些方法在处理动态数据分布时会遭受灾难性的「遗忘」和错误累积。 受 NLP 中 prompt 学习的启发，该研究提出在冻结（frozen）源模型参数的同时为目标域学习图像级视觉域 prompt。在测试期间，通过使用学习到的视觉 prompt 重新制定输入数据，这可以使不断变化的目标数据集适应源模型。 具体来说，该研究设计了两种类型的 prompt，即领域特定 prompt 和领域不可知 prompt，以提取当前领域知识并在持续适应中维护领域共享知识。此外，该研究还设计了一种基于稳态的 prompt 适应策略，以抑制领域不变 prompt 中的领域敏感参数，从而更有效地学习领域共享知识。 这种从依赖模型的范式到无模型范式的转变使该方法绕过了灾难性的错误累积问题。实验表明，该研究提出的方法在四个广泛使用的基准（包括 CIFAR-10C、CIFAR-100C、ImageNet-C 和 VLCS 数据集）上比当前 SOTA 方法取得了显著的性能提升。 除了杰出论文和杰出学生论文，还有多篇论文获得优秀论文奖，获奖名单如下： 论文 1：DropMessage: Unifying Random Dropping for Graph Neural Networks 论文作者：Taoran Fang, Zhiqing Xiao, Chunping Wang, Jiarong Xu, Xuan Yang, Yang Yang 论文 2：Two Heads are Better than One: Image-Point Cloud Network for Depth-Based 3D Hand Pose Estimation 论文作者：Pengfei Ren, Yuchen Chen, Jiachang Hao, Haifeng Sun, Qi Qi, Jingyu Wang, Jianxin Liao 论文 3：Neural Architecture Search for Wide Spectrum Adversarial Robustness 论文作者：Zhi Cheng, Yanxi Li, Minjing Dong, Xiu Su, Shan You, Chang Xu 论文 4：CowClip: Reducing CTR Prediction Model Training Time from 12 hours to 10 minutes on 1 GPU 论文作者：Zangwei Zheng, Pengtai Xu, Xuan Zou, Da Tang, Zhen Li, Chenguang Xi, Peng Wu, Leqi Zou, Yijie Zhu, Ming Chen, Xiangzhuo Ding, Fuzhao Xue, Ziheng Qin, Youlong Cheng, Yang You 论文 5：DICNet: Deep Instance-Level Contrastive Network for Double Incomplete Multi-View Multi Label Classification 论文作者：Chengliang Liu, Jie Wen, Xiaoling Luo, Chao Huang, Zhihao Wu, Yong Xu 论文 6：Exploring Tuning Characteristics of Ventral Stream’s Neurons for Few-Shot Image Classification 论文作者：Lintao Dong, Wei Zhai Zheng-Jun Zha 论文 7：MaskBooster: End-to-End Self-Training for Sparsely Supervised Instance Segmentation 论文作者：Shida Zheng, Chenshu Chen, Xi Yang, Wenming Tan 论文 8：SimFair: A Unified Framework for Fairness-Aware Multi-Label Classification 论文作者：Tianci Liu, Haoyu Wang, Yaqing Wang, Xiaoqian Wang, Lu Su, Jing Gao 论文 9：XRand: Differentially Private Defense against Explanation-Guided Attacks 论文作者：Truc Nguyen, Phung Lai, Hai Phan, My T. Thai 论文 10：Clustering What Matters: Optimal Approximation for Clustering with Outliers 论文作者：Akanksha Agrawal, Tanmay Inamdar, Saket Saurabh, Jie Xue 论文 11：Robust Average-Reward Markov Decision Processes 论文作者：Yue Wang, Alvaro Velasquez, George Atia, Ashley Prater-Bennette, Shaofeng Zou 论文 12：Efficient Answer Enumeration in Description Logics with Functional Roles 论文作者：Carsten Lutz, Marcin Przybylko 参考链接： https://aaai-23.aaai.org/ https://aaai-23.aaai.org/wp-content/uploads/2023/02/AAAI-23-Paper-Awards.pdf 推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！