75周年校庆学术报告---迁移学习及其在图像识别中的应用
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发布时间：2017-04-12
4月11日上午，bat365官网登录入口吴松松老师在自动化学科楼会议室作题为《迁移学习及其在图像识别中的应用》的精彩报告，朱松豪副教授主持报告，bat365官网登录入口相关教师和研究生参加报告会。
报告中，吴老师首先介绍了迁移学习的研究背景和问题定义，图文并茂地比较分析了迁移学习的几大主要分支方向：多任务学习、领域自适应、零样本学习以及异构迁移学习。在随后的报告中阐述了迁移学习尤其是领域自适应方向上的里程碑工作，分析了几种代表性算法的算法原理和优缺点比较。同时，介绍了迁移学习在异质人脸图像识别、物体分类及场景分析中的应用情况。报告最后分析了迁移学习仍存在的一些开放问题。
报告结束后，吴老师同与会教师和研究生围绕迁移学习的算法原理、迁移学习目前的最新进展等问题进行了深入讨论和互动。
吴松松简介：
吴松松，男，工学博士，bat365中文官方网站官网讲师。研究方向：高维数据鉴别分析；非线性特征提取及其在图像识别中的应用；多重线性子空间学习及多模数据挖掘。在国际重要期刊和学术会议上发表论文多篇，目前主持国家自然科学基金青年项目1项、江苏省博士后科学基金面上项目1项。担任Neurocomputing、IEEE Signal Processing Letters等国际学术期刊审稿人。