美国南加州大学C.-C. Jay Kuo教授应邀来访并做学术报告
2018年12月21日,美国南加州大学C.-C. Jay Kuo教授应邀来北京大学计算机科学技术研究所做了题为“Interpretable Convolutional Neural Networks (CNNs) via Feedforward Design”的学术报告。
近些年,卷积神经网络技术被广泛应用于图像分类、图像识别以及图像处理等任务中并展现了优异的性能。但是,由于采用反向传播算法来学习网络参数,目前的卷积神经网络技术有着参数优化过程黑盒化以及训练过程复杂度过高等问题。C.-C. Jay Kuo教授以此为切入点,介绍了他们研究组最新研究的基于Saab (Subspace approximation with adjusted bias)变换的卷积神经网络参数优化方法。Kuo教授详细对比分析了Saab变换相比于反向传播算法所具有的优化过程透明,训练复杂度低等优势,为老师同学们的研究带来了新的思路。在问答环节中,Kuo教授也与参加讲座的师生进行了深入细致的交流讨论。
C.-C. Jay Kuo教授,现就职于美国南加州大学(University of Southern California),担任媒体传播实验室主任,同时为美国南加州大学工程院,数学院,及电脑科学院的终身教授,AAAS,IEEE和SPIE等国际著名学会会士。C.-C. Jay Kuo教授致力于数字媒体处理、多媒体压缩、通讯网络技术及嵌入式多媒体系统设计等研究领域,为多媒体领域中最为多产的研究学者之一,亦是国际著名的科技领航者。C.-C. Jay Kuo教授曾任IEEE Transactions on Information Forensics and Security主编,迄今已发表275篇期刊论文和920篇会议论文,编写有关著作14本。
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