我院范菁教授、曹斌副教授团队一研究成果“ Improving the Accuracy of Learning Example Weights for Imbalance Classification”，被机器学习和深度学习领域顶级会议ICLR2022接收，这是我院也是我校首次在ICLR会议上录用论文，且我院为唯一完成单位。该成果从理论上对现有不平衡分类模型的参数学习进行了优化，研究成果可以应用在任何类型的深度模型网络，并且在多个不同领域的图像和文本数据上都取得了SOTA效果。论文第一作者为博士生刘宇琦（2020级博士），指导教师为曹斌、范菁。

   ICLR，全称为 International Conference on Learning Representations（国际学习表征会议），公认的深度学习领域国际顶级会议之一。2013 年由深度学习三巨头中的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。众所周知，Yoshua Bengio 主管着蒙特利尔大学人工智能实验室，也就是 MILA，它是世界上最大的人工智能研究中心之一。Yann LeCun 是 Facebook 人工智能研究院的院长，被称为卷积神经网络之父。清华大学在最新版《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》将ICLR列为A类顶会。

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会中独树一帜，同时也大大增加了论文被接收的难度。

论文及评审意见均公开在openreview上：

https://openreview.net/forum?id=J_PHjw4gvXJ¬eId=7Cj4X8wcSCO