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学术讲座

陈诉题目：Learning an Explicit Sample Weighting Mapping for Robust Deep Learning

讲座时间：2022年11月8日（星期二）10:00-11:30

腾讯聚会会议：973-964-442

陈诉摘要：现有深度学习要领的有效性依赖于对训练数据集的高质量要求，当训练集泛起蕴含庞大标志噪声、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场景中的有效应用，是领域亟需面对的瓶颈问题。本陈诉将特别针对样本加权这一类典型的处置惩罚数据偏差的要领论展开讨论，介绍该要领论从针对少量数据偏差类型的传统手工赋权设定要领，如何演进到更为前沿的针对更多数据偏差类型的自动化赋权要领。特别地，将深入讨论在该要领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庞大鲁棒深度学习问题的潜在泛化可用性。

主讲嘉宾

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统计与大数据中心副主任。发表论文百余篇，谷歌学术引用凌驾18000次。现任IEEE Trans. PAMI，Science China: Information Sciences等7个海内外期刊编委。目前主要研究聚焦于元学习、概率机械学习、可解释性神经网络等机械学习基础研究问题。