面向多媒体内容理解的解释性研究初探

来源:发布时间:2019-06-21

【讲座题目】面向多媒体内容理解的解释性研究初探

【讲座时间】2019年6月25日(星期二)上午10:00

【讲座地点】保定一校区综合楼一楼会议厅

【主 讲 人】桑基韬,教授、博士生导师,北京交通大学

【主讲人简介】

桑基韬,教授,博士生导师。曾获ACM中国新星奖、中科院院长特别奖、中科院百篇优博等。现任中国计算机学会多媒体专委会副秘书长、SIGMM中国执委会委员等。主要研究方向为多媒体计算、网络数据挖掘、机器学习解释性等。已出版Springer英文专著一部、发表IEEE/ACM汇刊近30篇,曾7次获得中国计算机学会推荐会议的论文奖。担任PCM2015和ICIMCS2015程序委员会主席,ACM Multimedia 2018/2019和ICPR 2018 领域主席。承担国家自然科学基金重点项目,以第二完成人获得中国电子学会自然科学一等奖和北京市科学技术奖。

【内容简介】

多媒体内容理解研究和深度学习技术相互促进、共同发展。一方面,深度学习技术的成功应用使经典多媒体感知类问题的性能不断提高,促使学术界思考深度学习还“能”解决哪些更复杂的认知类问题;另一方面,深度学习目前存在着很多共性基础问题尚未解决,越来越多的人开始关注深度学习“不能”做什么。此次报告将首先介绍深度学习的“不能”与时下火热的解释性研究之间的关系,从解释目的角度总结解释性研究“找得到”、“看得懂”、“留得下”的三个层次;然后介绍我们在面向多媒体内容理解的鲁棒性、公平性和泛化性方面的初步工作,探讨从三个层次改善深度学习解释性的可能思路。

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