「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認(rèn)為，單向地輸出知識(shí)并不是一個(gè)最好的方式，而有效地反饋和交流可能會(huì)讓知識(shí)的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。

本期 AI Drive，我們邀請到北京理工大學(xué)博士生謝斌輝，為大家在線解讀其發(fā)表在 AAAI 2022 的最新研究成果：Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach。對本期主題感興趣的小伙伴，3 月 8?日（本周二）晚 7 點(diǎn)，我們準(zhǔn)時(shí)相約 PaperWeekly 直播間。

直播信息

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長從大量有標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但卻很難將其推廣到新的目標(biāo)領(lǐng)域。無監(jiān)督領(lǐng)域適應(yīng)是一種有效的范式，能夠?qū)⒅R(shí)從有標(biāo)注的相關(guān)源域遷移到完全無標(biāo)記的目標(biāo)域。然而，要達(dá)到有監(jiān)督的性能，仍有巨大的潛力有待挖掘。

本文引入一種新的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，自動(dòng)地標(biāo)注少量有價(jià)值的目標(biāo)域數(shù)據(jù)。文章的核心內(nèi)容從一個(gè)現(xiàn)象出發(fā)，當(dāng)訓(xùn)練（源）和測試（目標(biāo)）數(shù)據(jù)來自不同的分布時(shí)，基于能量的模型表現(xiàn)出自由能量偏差。受這一內(nèi)在機(jī)制的啟發(fā)，我們提出了一種簡單而有效的基于能量的采樣策略，在每一輪的查詢中，挑選具有領(lǐng)域特性和模型預(yù)測不確定的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。同時(shí)，自由能也可以作為一種正則化信號隱式地減小領(lǐng)域間的偏差。基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和生成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了其有效性。

論文標(biāo)題：

Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2112.01406

代碼鏈接：

https://github.com/BIT-DA/EADA

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 研究動(dòng)機(jī)及簡介

• 方法詳述

• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

• 結(jié)語

嘉賓介紹

?謝斌輝?/ 北京理工大學(xué)博士生?

謝斌輝，北京理工大學(xué)博士生，師從劉馳和李爽教授。研究興趣集中在計(jì)算機(jī)視覺，特別是視覺任務(wù)中的領(lǐng)域適應(yīng)、遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)。在 T-PAMI、AAAI、ACM MM 等國際一流期刊、會(huì)議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，擔(dān)任 CVPR、ICCV、AAAI 等國際會(huì)議審稿人。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly 視頻號和 B 站直播間進(jìn)行，掃描下方海報(bào)二維碼或點(diǎn)擊閱讀原文即可免費(fèi)觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實(shí)時(shí) QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺(tái)回復(fù)「AI Drive」，即可獲取入群通道。

視頻號直播間：

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B 站直播間：

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總結(jié)

以上是生活随笔為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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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