第28届国际人工智能与统计学会议（AISTATS）在泰国举办，并公布了本年度的时间检验奖，授予了UCSD与微软研究院合著的《Deeply-Supervised Nets》论文，共同一作分别为谢赛宁和Chen-Yu Lee。
谢赛宁分享了论文最初被NeurIPS拒稿的经历，并表示坚持不懈最终带来了成功，论文至今仍具有重要意义和影响力。
《Deeply-Supervised Nets》提出了深度监督网络来解决深度学习中的特征学习问题，通过直接和早期监督显著提高了现有监督深度学习方法的性能，并在多个数据集上刷新了最优纪录。
