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根据对入选论文标题的关键词分析，入选前10的热门话题为：强化学习，神经网络，Bandit，高斯过程，图，表示，最优输运，网络，随机性，表示学习。
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DeepMatch: Balancing Deep Covariate Representations for Causal Inference Using Adversarial Training简介：当丰富的协变量和复杂的关系需要使用神经网络进行灵活的建模时，作者研究从观测数据进行因果推断的最优协变量平衡。标准方法，如倾向权重和匹配/平衡，在这种情况下失败是由于错误的倾向网络和不适当的协变量表示。作者提出了一种新的方法，基于一个加权和一个鉴别器网络的对抗性训练，有效地解决了这一方法上的差距。这一点通过该方法的新理论特征以及使用全连接结构学习复杂关系和卷积结构来处理图像混淆的实证结果来证明这一新方法如何能够在这些具有挑战性的环境中进行强有力的因果分析。Being Bayesian, Even Just a Bit, Fixes Overconfidence in ReLU Networks作者：Kristiadi Agustinus，Hein Matthias，Hennig Philipp简介：ReLU 分类网络——可以说是应用最广泛的神经网络结构——的点估计已经被证明可以在远离训练数据的情况下产生任意高的置信度。这种结构与最大后验概率估计方案相结合，既不校准也不鲁棒。虽然贝叶斯近似的理论分析是有限的，但是经验证明近似贝叶斯推理可以改善神经网络的预测不确定性。作者从理论上分析了 ReLU 网络权值的近似高斯后验分布，并证明它们解决了过度自信问题。此外，作者还表明，即使是一个简单化的，因此便宜的贝叶斯近似，也可以解决这些问题。这表明，ReLU 网络中校准不确定度的一个充分条件是“有点贝叶斯”。这些理论结果验证了最后一层贝叶斯近似的使用，并激发了一系列保真度成本权衡。本文通过各种标准实验进一步验证了这些发现，这些实验使用普通的 deep ReLU 网络和 Laplace 近似。The Intrinsic Robustness of Stochastic Bandits to Strategic Manipulation作者：Zhe Feng，David C. Parkes，Haifeng Xu简介:作者研究了随机bandits算法在理性参与者（即arms）的策略行为下的行为。每一只手臂都是一个策略玩家，它可以根据跨时期的预算约束来修改自己的奖励。每只手臂都有自己的兴趣，并寻求最大化自己被拉过一个决策线期望次数。策略操纵自然而然地出现在各种经济应用中，例如 Yelp 和 Amazon 等推荐系统。作者分析了三种流行的 banditor 算法：UCB、ε-贪心算法和Thompson抽样算法的鲁棒性。证明了在策略手臂的任何（可能适应性）策略下，这三种算法都能达到令人遗憾的上界O(max{B，lnT}），其中 B 为手臂的总预算。而且，作者证明本文的遗憾上限是正确的。本文的结果说明了只要 B=O(T），bandits 算法对策略操纵的内在鲁棒性。这与更悲观的对抗策略模型形成了鲜明的对比，在这种模型中，攻击预算O（lnT）可以欺骗 UCB 和 ε- 贪心者只拉动O(T）次最优的手臂。本文的结果适用于有界和无界的回报。Automatic Shortcut Removal for Self-Supervised Representation Learning作者：Minderer Matthias，Bachem Olivier，Houlsby Neil，Tschannen Michael简介:在自监督视觉表征学习中，特征抽取器被训练在一个“pretext任务”上，该任务可以廉价地生成标签。这种方法的一个主要挑战是特征抽取器很快学会利用低级视觉特征，如色差或水印，然后无法学习有用的语义表示。许多工作已经投入到识别这些“快捷”功能和手工设计方案来减少它们的影响。在这里，作者提出了一个自动删除快捷方式功能的通用框架。关键假设是，那些首先被用来解决 pretext 任务的特征，也可能是最容易受到训练使任务变得更困难的对手的攻击。作者通过训练一个“镜头”网络来进行小的图像改变，从而最大限度地降低 pretext 任务的性能，从而证明了这一假设在常见的 pretext 任务和数据集中都是成立的。在所有测试案例中，使用修改后的图像学习的表现优于未经修改的图像。此外，镜头所做的修改揭示了 pretext 任务和数据集的选择如何影响自我监督学习的特征。ICML 2020 已经接近尾声，想了解关于本次会议的更多信息可进入 AMiner ICML 顶会系统查看。AMiner 系统提供论文收录下载，热点统计，最佳论文解读，论文概要，论文精读，会议论文 ppt 讲解视频，华人作者、华人一作学生统计，按主题搜论文，按作者搜论文等一系列方便功能，是参会者与研究人员及对会议感兴趣的AI从业者及学生的便利工具。
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