直播预告 | aaai 2022论文解读：基于能量的主动域自适应学习方法 -尊龙游戏旗舰厅官网
「ai drive」是由 paperweekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。
本期 ai drive，我们邀请到北京理工大学博士生谢斌辉，为大家在线解读其发表在 aaai 2022 的最新研究成果：active learning for domain adaptation: an energy-based approach。对本期主题感兴趣的小伙伴，3 月 8 日（本周二）晚 7 点，我们准时相约 paperweekly 直播间。
直播信息
深度神经网络擅长从大量有标注数据中学习，但却很难将其推广到新的目标领域。无监督领域适应是一种有效的范式，能够将知识从有标注的相关源域迁移到完全无标记的目标域。然而，要达到有监督的性能，仍有巨大的潜力有待挖掘。
本文引入一种新的主动学习策略，自动地标注少量有价值的目标域数据。文章的核心内容从一个现象出发，当训练（源）和测试（目标）数据来自不同的分布时，基于能量的模型表现出自由能量偏差。受这一内在机制的启发，我们提出了一种简单而有效的基于能量的采样策略，在每一轮的查询中，挑选具有领域特性和模型预测不确定的数据进行标注。同时，自由能也可以作为一种正则化信号隐式地减小领域间的偏差。基准数据集和生成数据集上的实验结果证明了其有效性。
论文标题：
active learning for domain adaptation: an energy-based approach
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2112.01406
代码链接：
https://github.com/bit-da/eada
本次分享的具体内容有：
研究动机及简介
方法详述
实验结果与分析
结语
嘉宾介绍
谢斌辉 / 北京理工大学博士生
谢斌辉，北京理工大学博士生，师从刘驰和李爽教授。研究兴趣集中在计算机视觉，特别是视觉任务中的领域适应、迁移学习、自监督学习。在 t-pami、aaai、acm mm 等国际一流期刊、会议上发表多篇学术论文，担任 cvpr、iccv、aaai 等国际会议审稿人。
直播地址 & 交流群
本次直播将在 paperweekly 视频号和 b 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 qa，在 paperweekly 微信公众号后台回复「ai drive」，即可获取入群通道。
视频号直播间：
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b 站直播间：
https://live.bilibili.com/14884511
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总结
以上是尊龙游戏旗舰厅官网为你收集整理的直播预告 | aaai 2022论文解读：基于能量的主动域自适应学习方法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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