深度监督网络（DSN）作者谢赛宁十年前被NeurIPS拒稿的论文，今年荣获AISTATS 2025年度时间检验奖。这篇2014年9月发布的论文，提出中间层监督思想，解决了深度学习中的梯度消失、特征鲁棒性和训练效率等问题，影响深远。尽管最初仅获8/8/7高分却遭拒，如今其贡献已被广泛认可，被引用超3000次。DSN启发了后续研究，包括REPA和U-REPA，推动了生成式AI发展。谢赛宁强调坚持的重要性，并感谢导师屠卓文及合作者Chen-Yu Lee的支持。被拒并非学术终点，类似Word2vec和Mamba的经历表明，优秀论文可能因各种原因被拒，但时间会证明其价值。