GAMES Webinar 2019 – 94期(深度学习可解释性专题课程) | 刘日升(大连理工大学),张拳石(上海交通大学)
【GAMES Webinar 2019-94期】
报告嘉宾:刘日升,大连理工大学
报告时间:2019年5月16日 晚8:00-8:45(北京时间)
主持人:林林,大连理工大学(个人主页:http://faculty.dlut.edu.cn/2010011013/zh_CN/index.htm)
报告题目: Learning by Optimization: Perspective, Methods and Applications
报告摘要:
Deep learning models have gained great success in many real-world applications. However, most existing networks are typically designed in heuristic manners, thus lack of theoretical guarantee and interpretation. Several recent studies build deep structures by unrolling a particular optimization model that involves task information. Unfortunately, due to the dynamic nature of network parameters, their resultant deep propagation networks do not possess the nice convergence property as the original optimization scheme does. This talk introduces a series of new ideas to establish deep models by integrating experimentally verified network architectures and rich cues of the tasks. More importantly, we prove some fundamental theoretical results for these unrolled network architectures.
讲者简介:
刘日升,大连理工大学计算数学博士,香港理工大学计算科学博士后。目前任职大连理工大学国际信息与软件学院副教授,博士生导师。曾于2010-2012在美国卡内基梅隆大学、2016-2017在香港理工大学从事访问研究工作。主要研究方向为机器学习、计算机视觉、优化方法等。近年来在本领域重要学术期刊和会议发表论文100余篇,其中NIPS、CVPR、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等A类会议和TPAMI、TIP、TNNLS、TMM、TCSVT等IEEE汇刊30余篇。获得ICME 2014和2015年最佳学生论文奖,ICME 2017最佳论文Finalist(两篇,TOP 3%),VALSE 2018最受关注论文奖.
讲者个人主页:dutmedia.org
报告嘉宾:张拳石,上海交通大学
报告时间:2019年5月16日 晚8:45-9:30(北京时间)
主持人:林林,大连理工大学(个人主页:http://faculty.dlut.edu.cn/2010011013/zh_CN/index.htm)
报告题目:Unified Understanding of Deep Neural Networks
报告摘要:
此报告从张拳石关于神经网络可解释性的近期研究中,选取了七篇文章作为基础,从量化分析神经网络中层特征严格语义,学习可解释性特征与结构,神经网络表达能力的数学建模等方面,综述了神经网络可解释性研究中的核心挑战,以及近期成果。
讲者简介:
张拳石,上海交通大学副教授,研究方向主要包括计算机视觉与机器学习。张拳石于2014年获得日本东京大学博士学位,之后去美国加州大学洛杉矶分校担任博士后研究员。2018年9月,张拳石入职上海交通大学,担任副教授。目前张拳石领导上海交通大学与加州大学洛杉矶分校两个科研团队,从事神经网络可解释性的研究,并担任AAAI-19 Workshop on Network Interpretability for Deep Learning和 CVPR-19 Workshop on Explainable AI的共同主席。
讲者个人主页:qszhang.com
GAMES主页的“使用教程”中有 “如何观看GAMES Webinar直播?”及“如何加入GAMES微信群?”的信息;
GAMES主页的“资源分享”有往届的直播讲座的视频及PPT等。
观看直播的链接:http://webinar.games-cn.org