除了三篇最佳论文外，ICLR还别出心裁地设立了最佳评论奖，选出了15位对论文内容的评论及后续讨论最有价值的留言者，每位给予100美元的鼓励。

三、6位主讲大牛与21个演讲

如上文提到的，从大会的整体趋势而言，研究主旨大概可以总结为一句：如何让算法的应用更广、消耗更少、开源节流。而细分到具体论文主题则包括：寻找广义算法、解决大数据处理/图像信息处理的问题、引入数学/统计学优化算法提高效率和容错性/鲁棒性、多任务合作等。

大会邀请了15位论文发布者进行演讲展示，其中就包括了三篇最佳论文。此外还有6位相关领域的大牛进行特邀嘉宾演讲，六位演讲嘉宾包括：

　　1）Eero Simoncelli，美国纽约大学白银教授（Yann LeCun在纽约大学也是这个称号，Silver Professor），IEEE 国际电子技术与信息科学工程师协会会员。

　　2）Benjamin Recht，美国加州伯克利大学电子工程和计算机科学学院。

　　3）Chloé-Agathe Azencott，法国巴黎高等矿业学院计算生物学系，法国巴黎居里研究所及法国国家科研中心研究员。

　　4）Riccardo Zecchina，意大利博科尼大学理论物理学系，都灵人类基因基金会项目负责人。

　　5）Regina Barzilay，美国麻省理工大学电气工程及计算机科学系，微软研究员，麻省理工大学自然语言处理研究小组成员。

　　6）Alex Graves，加拿大多伦多大学计算机科学系。值得一提的是，多伦多大学计算机科学系负责人Geoffrey Hinton正是第三位深度学习巨头，除了教授身份外，Geoffrey Hinton还任谷歌大脑的多伦多分布负责人，同时也是多伦多向量学院的首席科学顾问。曾在2012年的ImageNet比赛中凭借深度学习一举创下计算机图片分辨正确率新高。

大会所有演讲的流程如下：

四、赞助商变迁史

好了，学术讲得差不多了，我们说点有趣的——ICLR赞助商的变迁历史，仔细探究会发现非常有趣。细心的人在看到上文演讲流程时会发现，有三部分会议环节中标注着“百度赞助”、“谷歌赞助”和“亚马逊赞助”。ICLR的赞助商分为白金、金、银、铜四个级别，毫不意外地，这三家企业都是白金级别的赞助商，也都是在近期十分看重人工智能、深度学习的企业。尤其是谷歌，从2013年的第一届ICLR开始就开始对其进行赞助。

除了百度、谷歌、亚马逊之外，今年的白金赞助商还有DeepMind、Facebook、英特尔、英伟达、Salesforce。去年的白金赞助商只有4个，今年多达8个，猛增了一倍之多，可见各家企业对深度学习及这场大会的重视程度。值得一提的，国内创企深鉴科技也在赞助商的名单上，其联合创始人韩松有两篇论文入选。

2017年ICLR赞助商名单

英伟达在ICLR会上的展台

五、行业声音

智东西也去问到了AI及深度学习的从业者们，看看他们是怎么看待这场热闹的大会的。

在回答智东西提出的“我们大概什么时候能看到ICLR的新技术的应用落地？”时，身处土伦现场的英伟达大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监赖俊杰博士表示，这个会议相对来说不是特别重视应用。而他本次的关注点也并非最佳论文，而是更侧重训练加速（Training Acceleration）、量化（Quantification）、剪枝法（Pruning）等领域，尤其是在剪枝法方面，马里兰大学和英伟达研究院都有一些相关技术的新进展。