【直播】數(shù)據(jù)與模型存在缺陷，如何在不完美場景下進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？| CVPR 2020

本文作者：知情人士

2020-04-27 16:06

導(dǎo)語：AI 科技評(píng)論聯(lián)合騰訊優(yōu)圖，邀請騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員 Louis，將就“數(shù)據(jù)和模型缺陷情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓(xùn)練方法”進(jìn)行細(xì)致講解。

數(shù)據(jù)、模型存在缺陷，如何訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

深度學(xué)習(xí)的成功得益于大量的數(shù)據(jù)和很深的網(wǎng)絡(luò)模型。然而數(shù)據(jù)和模型往往不會(huì)特別理想，比如數(shù)據(jù)里存在著很多標(biāo)簽噪音或者考慮到模型的推理速度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)不能夠特別深。

針對這些情況如何有效的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？這是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題之一。

特別是對于業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)往往存在很多缺陷，讓模型能夠自適應(yīng)的從缺陷數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)是業(yè)務(wù)成功的保障。

AI 科技評(píng)論聯(lián)合騰訊優(yōu)圖，邀請騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員 Louis，將就數(shù)據(jù)和模型缺陷情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓(xùn)練方法進(jìn)行細(xì)致講解。相關(guān)工作發(fā)表在CVPR 2020 會(huì)議上，其技術(shù)則已經(jīng)在騰訊的眾多業(yè)務(wù)場景上（行人重識(shí)別，內(nèi)容審核等）落地。

直播主題

數(shù)據(jù)與模型缺陷：不完美場景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

直播時(shí)間

2020年4月28日（周二晚）19:00整

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【直播】數(shù)據(jù)與模型存在缺陷，如何在不完美場景下進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？| CVPR 2020