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領域自適應學習

來源:明理樓B306     報告人:李晶晶    審核:楊兆中    編輯:姜博     發(fā)布日期:2024年12月06日    瀏覽量:[]

報告題目:領域自適應學習

報 告 人:李晶晶 教授

報告時間:12月10日  15:00-17:00

報告地點:明理樓B306

報告人簡介:

李晶晶,電子科技大學“校百人計劃”教授,博導,國家級青年人才。主要研究方向為遷移學習,已在TPAMI等SCI一區(qū)期刊及CCF A類會議上發(fā)表長文八十余篇,獲得授權(quán)專利十余項。先后榮獲吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎,ACM SIGAI中國新星獎,吳文俊人工智能自然科學二等獎,四川省科技進步一等獎,山東省自然科學二等獎。研究成果入選中國百篇最具影響國際學術論文,CCF-騰訊犀牛鳥基金優(yōu)秀項目,華為難題挑戰(zhàn)獎勵。

報告內(nèi)容摘要:

經(jīng)典機器學習算法假設訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)具有相同的輸入特征空間和數(shù)據(jù)分布,但在很多現(xiàn)實應用中這一假設通常并不成立,導致經(jīng)典機器學習算法失效。領域自適應是一種新的機器學習策略,其關鍵技術在于通過學習新的特征表達來對齊源域和目標域的數(shù)據(jù)分布,使得在有標簽源域中訓練的模型可以直接遷移到?jīng)]有標簽的目標域上,且不會引起模型性能的明顯下降。本報告將分享課題組近年來在高效自適應遷移學習方面的探索和其在典型場景的應用。

主辦單位:計算機與軟件學院

科學技術發(fā)展研究院

上一條:長隧道強震空間差動效應與災變控制 下一條:非飽和土的水分遷移和凍脹機制

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