极市分享|李骜 多任务学习及其在图像分类中的应用

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| 极市线上分享  第26期 |

上期我们邀请到了码隆科技CTO Matt Scott和首席科学家黄伟林博士一起给大家分享 CVPR2017最受瞩目的Webvision Challenge 冠军的技术干货，参赛经验以及一些拓展性思考。本期的嘉宾更是值得期待，哈尔滨工程大学博士李骜，他将为我们讲解多任务学习及其在图像分类中的应用，还有一些方法的总结与展望。欢迎大家踊跃参加，与大咖直接互动~

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活动信息

主题：多任务学习及其在图像分类中的应用

时间：北京时间周四（3月29日）晚20:00-21:30

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嘉宾信息

李骜

哈尔滨工程大学博士，现工作于哈尔滨理工大学，2017~2018年在美国莱特州立大学任助理研究员，主要从事图像处理、模式识别机器学习等方面的研究。

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关于分享

➤分享背景

多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法，由于其具有联合学习、并行学习等特点。多任务学习在考虑差异的前提下通过共享机制，使多个任务的学习过程相互帮助和促进，同时提升多个任务的学习性能。如何构建多任务是多任务学习问题的关键，传统方法中多个相似任务的构建主要建立在不同数据集或是同一数据集的不同模态。然而，同一数据集的不同类别其实也可能存在共享特征。

因此，本次分享的内容是考虑在同一数据集中不同类别的数据上建立多任务框架，学习不同类别数据之间的共享信息。同时，为了更好的描述输入输出间非线性关系，框架中还引入非线性特征映射学习，并将其应用图像分类问题。

➤分享内容

• 多任务学习模型简介

• 类间协同多任务学习的非线性特征图像分类

• 方法的总结与展望

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参与方式

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往期回顾

极视角致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台极市，特邀请行业内专业人员每周为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办24期线上分享。近期在线分享查看：

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关于极市平台

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