十年前的AlexNet，今天的NeurIPS 2022时间检验奖

一、前言

作为当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一，NeurIPS 是每年学界的重要事件，通常在每年 12 月举办。大会讨论的内容包含深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。

今年 NeurIPS 已是第 36 届，将于 11 月 28 日至 12 月 9 日举行，为期两周。第一周将在美国新奥尔良 Ernest N. Morial 会议中心举行现场会议，第二周改为线上会议。今年 NeurIPS 官方收到了 10411 篇论文投稿，其中 2672 篇获接收，接收率为 25.6%。

距离会议召开还有一周的时间，NeurIPS 2022 官方公布了各类奖项的获奖论文。

今日，大会公布了各类奖项，包括 Main Track 杰出论文奖、数据集和基准 Track 杰出论文奖以及时间检验奖。其中，Main Track 杰出论文奖共授予 13 篇论文，数据集和基准 Track 杰出论文奖授予了 2 篇论文，时间检验奖授予了大名鼎鼎的 AlexNet 论文。

二、时间检验奖

NeurIPS 2022 时间检验奖颁给了论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，又名 AlexNet 论文。

这篇论文发表于 2012 年，论文作者是当时来自多伦多大学的 Alex Krizhevsky 、 Ilya Sutskever 以及 Geoffrey E. Hinton 。

论文地址：https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

获奖理由：

2012 年，该研究作为第一个接受 ImageNet 挑战训练的 CNN，远远超过了当时最先进的技术，从那时起，它对机器学习社区产生了巨大的影响。

AlexNet 之后的 ImageNet 冠军全都采用了卷积神经网络结构，使得 CNN 成为图像分类的核心模型，从而开启了深度学习新一波浪潮。

Alex Krizhevsky 为该论文的一作，是 Hinton 的博士生，此外他还是 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集的创建者。他的许多关于机器学习和计算机视觉的论文经常被其他研究人员引用。

Ilya Sutskever 为该论文的作者之一，也是 Hinton 的博士生，为 OpenAI 联合创始人兼首席科学家。此前，他还在斯坦福大学 Andrew Ng 的团队做博士后。

最后一位作者为深度学习三巨头之一的 Geoffrey E. Hinton ，以其在类神经网路方面的贡献闻名。Hinton 是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为深度学习之父，于 2018 年的被授予图灵奖。