极市分享|王晋东 迁移学习中的领域自适应方法

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| 极视角线上分享  第23期 |

领域自适应在计算机视觉中是一个非常基础且重要的问题，也是迁移学习领域经久不衰的研究热点，每年有大量的文章发表在ICML、NIPS、CVPR、ICCV等国际顶级会议。本次分享，王晋东博士将着重讲述迁移学习中的领域自适应(domain adaptation)方法以及应用。 

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活动信息

主题：迁移学习中的领域自适应方法

时间：北京时间周四（12月14日）晚20:00-21:30

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嘉宾信息

王晋东

中国科学院计算技术研究所博士，知乎机器学习达人

王晋东，现于中国科学院计算技术研究所攻读博士学位，研究方向为迁移学习、机器学习等。他在国际权威会议ICDM、UbiComp等发表多篇文章。同时，也是知乎等知识共享社区的机器学习达人（知乎用户名：王晋东不在家）。他还在Github上发起建立了多个与机器学习相关的资源仓库，成立了超过120个高校和研究所参与的机器学习群，热心于知识的共享。个人主页：http://jd92.wang

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关于分享

➤分享背景

领域自适应在计算机视觉中是一个非常基础且重要的问题，也是迁移学习领域经久不衰的研究热点，每年有大量的文章发表在ICML、NIPS、CVPR、ICCV等国际顶级会议上。例如，在无法收集到足够标定数据的前提下，如何使得分类器能准确识别不同光照、不同背景、不同视角的图像？我们将从以下几个方面进行介绍。通过本次讲座，你将对迁移学习有着一定的了解，并且能够深入理解迁移学习及领域自适应方法，为自己的研究工作提供经验。

➤分享内容

• 迁移学习以及迁移学习的必要性

• 迁移学习研究领域的分类及经典迁移学习方法介绍

• 领域自适应问题简介

• 从零到一深入领域自适应方法及最新研究成果

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参与方式

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往期回顾

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