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2022年 5月18日学术报告 (澳大利亚悉尼大学人工智能中心主任刘同亮博士)
2022年05月16日17时 人评论

2022年 5月18日学术报告



报告题目:    An Introduction to Learning with Noisy Labels

报告时间:    202251810:30

报告地点:    bet356唯一官网八楼报告厅

报告人:        刘同亮博士

报告人国籍: 澳大利亚

报告人单位: 澳大利亚悉尼大学人工智能中心


报告人简介: 刘同亮博士现任澳大利亚悉尼大学人工智能中心主任。主要从事可信机器学习及其在交叉领域的研究工作,特别是标签含噪学习、对抗学习、迁移学习和统计深度学习理论。目前已经在ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, IJCAI, KDD, IEEE T-PAMI, T-NNLS, T-IP等会议/期刊发表论文100余篇。担任包括ICML, NeurIPS, ICLR, UAI, AAAI, IJCAIKDD在内的多个顶级会议的领域主席、 TMLR MLJ编辑。获得澳大利亚研究委员会的优秀青年科研奖、悉尼大学工学院青年教职杰出研究奖、澳大利亚工程和计算机科学领域早期成就者奖等。



报告摘要  Label noise is ubiquitous in the era of big data. Deep learning algorithms can easily overfit the noise and thus cannot generalize well without properly handling the noise. In this talk, we will introduce the typical approaches to deal with label noise, i.e., extracting confident examples (whose labels are likely to be correct) and modelling label noise. The former one helps get rid of the incorrect labels while the latter one helps build statistically consistent classifiers. We will illustrate the intuitions of the state-of-the-art methods. We hope that the participants will roughly know how to learn with noisy labels via the talk.




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