嘉宾简介

    李晶晶，电子科技大学计算机学院校百人计划研究员，博导，人社部“博新计划”博士后。博士学位论文获得2018年中国电子学会优秀博士论文奖。入选2019年电子科技大学“学术新人奖”，2020年电子科技大学“人才托举计划”青年项目，2020年电子科技大学“百人计划”。主要研究方向为机器学习，计算机视觉和多媒体，特别是欠标注场景下的机器学习。目前已在TPAMI，TIP，TKDE，MM和CVPR等JCR一区期刊及CCF A类会议上发表长文七十余篇，获得授权专利十项。担任TPAMI, TIP, TCYB, TNNLS, TKDE, CVPR, AAAI, MM等期刊和会议审稿人/领域主席/高级程序委员/程序委员。研究成果入选ESI高被引，热点，以及中国百篇最具影响国际学术论文。

报告简介

报告题目：基于对抗攻击的领域自适应

报告摘要：传统机器学习算法存在一个问题，在已有分布上训练出的模型通常无法很好地泛化到其他数据分布上。为了解决这个问题，无监督域自适应（UDA）将从已有标记的源域中学到的知识迁移到一个不同但相关的目标域。大多数现有的UDA方法假设在训练期间可以使用来自源域和目标域的数据，并且这些数据是完整的，因此可以计算和最小化两个域之间的差异。我们考虑一种更实际也更具挑战性的UDA设置，即源域数据或目标域数据中的一个是未知的。传统的UDA方法无法解决这种情况，我们从一个全新的视角——对抗攻击——研究UDA，并在一个统一的框架中解决域之间差异不确定的自适应学习问题。