量子位|LeCun之后Jeff Dean离奇躺枪，哥大黑人女博士：你们得引用我( 三 )
A姐主动拉业界大佬下水的举动对错先不论 ， 她的关于PresGAN的研究到底价值几何？
什么是PresGAN？
那么 ， PresGAN 到底是一个怎样的研究呢？
方法的全称叫做 Prescribed Generative Adversarial Networks ， 直译过来就是「规定的GAN」 。
这项研究于去年10月11日在 arXiv 上发表 ， 时间已经长达9个月 。
A姐表示 ， 她的PresGAN在性能方面已经达到了 SOTA 水平 。
PresGAN 核心改良内容包括两点：
将噪声添加到密度网络的输出中 ， 并优化了熵调节的对抗损失 。
增加的噪声使预测的对数似然性易于处理 ， 并稳定了训练过程 。
在不同数据集上评估后 ， 发现可以减轻模式崩溃并生成具有高感知质量的样本 。
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从上表的数据中可以看到 ， FID指标 ， 也就是计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的一种度量 ， 与其它方法相比 ， 性能是最好的 。
就传统GAN与变分自编码器（VAE）之间的预测对数似然性而言 ， PresGAN缩小了性能差距 ， 如下表所示 。
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圈里人如何看待PresGAN？
在各种数据集上性能表现都到了SOTA ， 生成图像效果也不错 ， 为什么圈内人对这项工作不买账呢？
Reddit 网友们 ， 从纯学术角度给出了一些见解 。
首先是对PresGAN的技术本身 ， 有网友认为：
问题出在它就是直接沿袭GAN ， 所以看起确实有点奇怪 。
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有人还po出了一个GAN大杂烩的 GitHub 项目 ， 提出了大大疑问：
项目里有这么多的GAN ， （你觉得）有多少就应该被引用？
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然后非常犀利地评论道：
关键是她的论文在任何方面都不突出 。 我看不出这篇论文为什么就该被引用 。
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对A姐提出的质疑——为什么后出现的 BigBIGAN 会在演讲中被提及 ， 而 PresGAN 却没有？
有网友给出了三个理由：
BigBIGAN的结果更令人印象深刻；
已被同行评议并发表在NeurIPS；
是Jeff Donahue写的 ， 他是演讲的人之一 。
我认为这三个都是非常合理的理由 ， 来解释为什么会在演讲中提到BigBIGAN ， 而不是PresGAN ， 这与种族/性别无关 。
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至于A姐对她论文引用量方面的抱怨 ， 也有网友跳出来评论道：
如果大多数研究人员更关心新的研究 ， 而不是担心他们以前的工作有多少被引用 ， 那他们的情况会好得多 。
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「This needs to stop！」
或许是随着BLM活动的愈演愈烈 ， 社交网络中的机器学习圈子 ， 最近也是弥漫了一些别样的味道 。
有网友便「直击七寸」地指出了这个问题 。
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包括Yann LeCun的事情 ， 这种「有毒」的行为正充斥着 ML 社区 。
每天都会产出大量的ML论文(难道篇篇都得被引用不成) 。
而最为精辟的便是最后一句话：
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