「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。
本期 AI Drive,我们邀请到北京理工大学博士生谢斌辉,为大家在线解读其发表在 AAAI 的最新研究成果:Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach。对本期主题感兴趣的小伙伴,3 月 8日(本周二)晚 7 点,我们准时相约 PaperWeekly 直播间。
直播信息
深度神经网络擅长从大量有标注数据中学习,但却很难将其推广到新的目标领域。无监督领域适应是一种有效的范式,能够将知识从有标注的相关源域迁移到完全无标记的目标域。然而,要达到有监督的性能,仍有巨大的潜力有待挖掘。
本文引入一种新的主动学习策略,自动地标注少量有价值的目标域数据。文章的核心内容从一个现象出发,当训练(源)和测试(目标)数据来自不同的分布时,基于能量的模型表现出自由能量偏差。受这一内在机制的启发,我们提出了一种简单而有效的基于能量的采样策略,在每一轮的查询中,挑选具有领域特性和模型预测不确定的数据进行标注。同时,自由能也可以作为一种正则化信号隐式地减小领域间的偏差。基准数据集和生成数据集上的实验结果证明了其有效性。
论文标题:
Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach
论文链接:
/abs/2112.01406
代码链接:
/BIT-DA/EADA
本次分享的具体内容有:
研究动机及简介
方法详述
实验结果与分析
结语
嘉宾介绍
谢斌辉/ 北京理工大学博士生
谢斌辉,北京理工大学博士生,师从刘驰和李爽教授。研究兴趣集中在计算机视觉,特别是视觉任务中的领域适应、迁移学习、自监督学习。在 T-PAMI、AAAI、ACM MM 等国际一流期刊、会议上发表多篇学术论文,担任 CVPR、ICCV、AAAI 等国际会议审稿人。
直播地址& 交流群
本次直播将在 PaperWeekly 视频号和 B 站直播间进行,扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」,即可获取入群通道。
视频号直播间:
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B 站直播间:
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