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【学术报告】鲁棒深度学习的样本加权方法
发布人:赵振华  发布时间:2022-06-06   浏览次数:10

报告人:孟德宇教授

报告题目:鲁棒深度学习的样本加权方法

报告时间202269日(周四)上午11:00

报告地点:腾讯会议(会议号:464-650-559

内容摘要

    现有深度学习方法的有效性依赖于对训练数据集的高质量要求,当训练集蕴含复杂标记噪声、类别不均衡等数据偏差问题时,其有效性往往不能得以保证,这被称之为深度学习的鲁棒性学习问题。这一问题已经严重制约了深度学习在现实𒈔场景中的有效应用,是领域亟需面对的瓶颈问题。本报告将特别针对样本加权这一类典型的处理数据偏差的方法论展开讨论,介绍该方法论从针对少量数据偏差类型的传统手工赋权设定方法,如何演进到更为前沿的针对更多数据偏差类型ဣ的自动化赋权方法。特别地,将深入讨论在该方法论背后蕴含的元学习思想本质,挖掘其有效性理论内涵,从而揭示其可能对现实场景中复杂鲁棒深度学习问题的潜在泛化可用性。

个人介绍

    孟德宇,西安交通大学教授,博士生导师,任大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。发表论文百余篇,其中IEEE汇刊论文60余篇,计算机学会A类会议40篇,谷歌学术引用超过16000次。现任IEEE Trans. PAMIScience China: Information Scien꧅ces7个国内外期刊编委。目前主要研究聚焦于元学习、概率机器学习、可解释性神经网络等机器学习基础研究问题。

    

&nꩲbsp;                                                   【编辑:王健】