时间：2023年9月18日（周一）上午10:00

所在：校本部东区12号楼B525

讲座：无监视模子评估

演讲者：郑良 澳大利亚国立大学高级讲师

演讲者简介：

郑良先生是澳大利亚国立大学的终身高级讲师，，他以在目的重识别领域的优异孝顺而广受认可，，他与相助者们配合设计了被普遍使用的数据集和算法，，如Market-1501 (ICCV 2015)，，基于部分的卷积baseline (ECCV 2018)，，随机擦除(AAAI 2020)以及联合检测和嵌入(ECCV 2020)等
。。他现在的研究兴趣主要集中在以数据为中心的盘算机视觉领域，，旨在剖析和刷新数据而不是模子自己
。。他是Vision Datasets Understanding系列钻研会和CVPR的DataCV挑战的主要组织者，，他同时还担当CVPR、ICCV、ECCV和NeurIPS等顶尖聚会的领域主席
。。他曾被IEEE Intelligent Systems评选为AI领域内10位最值得关注的人之一，，也被The Australian杂志评为Australia’s Early Achievers
。。他划分于2010年和2015年在清华大学获得了学士学位和博士学位
。。

讲座摘要：

机械学习的教科书教我们使用带有真实标签的测试集来评估模子
。。这在给出了测试的真实标签的果真数据集上举行评估是可行的，，例如MSCOCO、ImageNet
。。然而，，在现实天下中测试的真实标签不再可用或者获取本钱过高时，，就无法凭证教科书中的方法来评估模子
。。在这次讲座中，，郑良先生将围绕这个主要问题睁开讨论
。。他将先容在图像分类、目的检测和稳固扩散模子中以无监视指标来权衡性能的要领
。。

约请人：通讯与信息工程学院 曾丹教授

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