深度监督网络作者谢赛宁被拒稿 11 年后翻盘获时间检验奖：拒稿≠学术死刑_科技快讯

谢赛宁十年前被 NeurIPS（当时还叫 NIPS）拒收的论文，今年获得了 AISTATS 2025 年度时间检验奖。这篇论文提出了深度监督网络方法，旨在解决深度学习中隐藏层特征学习的问题，提升分类性能。该成果已成为计算机视觉领域的经典方法，成为首个在生成式 AI 领域产生跨代影响的监督学习框架。论文被顶会接收是一种认可，一种荣誉，但被顶会拒收并不意味着对这个项目的全盘否定。被拒绝的论文具有成为最好的论文和被时间检验的潜力，因为它会再次改进。这篇论文最初投稿给 NeurIPS，虽然拿下 8/8/7 高分，但仍然被该顶会拒绝了。它提出的中间层监督思想被谢赛宁后续作品 REPA（Representation Alignment）和 U-REPA（U-Net Representation Alignment）等继承并发展，展示出从单一模型优化到跨模型知识迁移的演进。这篇论文的谷歌学术被引量超过 3000 次。DSN 作者谢赛宁分享了他的经验，表示被拒稿并不意味着学术死刑，坚持不懈并不仅仅是“再试一次”，需要一个强大的支持系统和具体的实践指导。以上就是这段文章的简介。