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遷移適配學習及其在開放環境下的視覺應用
發布時間:2019-12-04    

講座主題

遷移適配學習及其在開放環境下的視覺應用

主講人姓名及介紹

張磊,重慶大學微電子與通信工程學院研究員,博士生導師,重慶市生物感知與智能信息處理重點實驗室副主任,LiVE智能視覺與學習團隊負責人(http://www.leizhang.tk), IEEE Senior Member。主要聚焦于遷移學習、深度學習以及開放環境下的視覺分析等。在IEEE TIP/TCSVT/TNNLS/TMM等期刊以及ICCV/AAAI/ACM MM/ACCV等會議上發表論文80余篇,出版英文專著1部,多篇論文入選ESI高被引論文,Google Scholar引用1500余次。主持國家自然科學基金、重慶市重點研發子課題等項目10余項。

報告摘要

大數據時代下,數據的異質性不確定性日益突出,多域數據的獨立同分布假設不成立,導致傳統機器學習的期望誤差可靠性無法保證。近年來,隨著深度學習的發展,用于解決標記數據稀缺和領域間分布差異化問題的遷移學習和領域適配受到極大的關注,并在視覺、語音、遙感、醫學等重要技術領域均取得了一定的成功。本報告將闡述遷移學習/領域適配的問題背景、必要性與可行性、近年來的研究進展、主流算法框架等,并介紹我們在遷移學習和非受限環境下的計算機視覺方面的最新工作。并介紹我們在面向小數據訓練的非神經網絡架構的深層學習的最新探索。

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