ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

BTP 53 Prof. Dr. Xiaolin Huang (Shanghai Jiao Tong University) - Machine Unlearning

Автор: Andreas Maier

Загружено: 2025-01-23

Просмотров: 905

Описание: It’s a great pleasure to welcome Prof. Dr. Xiaolin Huang back at the Pattern Recognition Lab!

Abstract
Generalization is a critical challenge in machine learning, particularly for deep learning models, which often achieve high training accuracy but exhibit varying performance on new data. Our research focuses on improving the generalization capability of deep learning models and has revealed that training dynamics can be effectively captured within a low-dimensional space. This insight has led to advancements in training speed and generalization performance. Together with sharpness-aware minimization (SAM), another efficient method to enhance the generalization, we have successfully applied these approaches to training deep neural networks in industrial applications. Exploring generalization also contributes to the field of machine unlearning, an emerging and intriguing topic with both practical and theoretical implications.

Short Bio
Xiaolin Huang received his BS degree from Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China, in 2006, and his PhD degree from Tsinghua University, Beijing, China. From 2012 to 2015, he worked as a postdoctoral researcher with ESAT-STADIUS, KU Leuven, Leuven, Belgium. After that he was selected as an Alexander von Humboldt fellow and working with Pattern Recognition Lab, the Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. In 2016, he joined the Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China, where he became a Full Professor in 2023.
His research focuses on machine learning and optimization, with a particular emphasis on generalization analysis through both practical and theoretical approaches. He has authored dozens of papers in top-tier journals and conferences, including JMLR, IEEE TPAMI, ACHA, NeurIPS, ICLR, CVPR, IEEE TMI, etc. Additionally, he has published a survey on piecewise linear neural networks in Nature Reviews Methods Premiers. Currently, he serves as Vice Dean of the Department of Automation at Shanghai Jiao Tong University, an Editor for Machine Learning, and an Area Chair for prestigious conferences such as ICLR, CVPR, ICCV, etc.

This video is released under CC BY 4.0. Please feel free to share and reuse. See "Beyond the Patterns" without ads here: https://www.fau.tv/course/id/1868

For reminders to watch the new video follow on Twitter   / maier_ak   or LinkedIn   / andreas-maier-a6870b1a6  . Also, join our network for information about talks, videos, and job offers in our Facebook and LinkedIn Groups https://lme.tf.fau.de/lab/join-the-pa....

Music Reference:
Damiano Baldoni - Thinking of You (Intro)
https://freemusicarchive.org/music/Da...
Damiano Baldoni - Poenia (Outro)
https://freemusicarchive.org/music/Da...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
BTP 53 Prof. Dr. Xiaolin Huang (Shanghai Jiao Tong University) - Machine Unlearning

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

BTP 55 - Dr. Zongwei Zhou (Johns Hopkins University) – Body Maps: Towards 3D Atlas of Human Body

BTP 55 - Dr. Zongwei Zhou (Johns Hopkins University) – Body Maps: Towards 3D Atlas of Human Body

Beyond the Patterns - Episode 1 - Pitfalls of Presentations

Beyond the Patterns - Episode 1 - Pitfalls of Presentations

BTP 52 - Prof Dr Xiaochun Lai (ShanghaiTech) - Physics ASIC Deep Learning Photon-Counting Detectors

BTP 52 - Prof Dr Xiaochun Lai (ShanghaiTech) - Physics ASIC Deep Learning Photon-Counting Detectors

BTP 57 - Sukyoung Won, PhD (CalTec): Polymer Composite Engineering for Microrobot Swarm Intelligence

BTP 57 - Sukyoung Won, PhD (CalTec): Polymer Composite Engineering for Microrobot Swarm Intelligence

BTP 56 - S. Shit & C. Prabhakar (U Zürich): 3D Vessel Graph Generation Using Denoising Diffusion

BTP 56 - S. Shit & C. Prabhakar (U Zürich): 3D Vessel Graph Generation Using Denoising Diffusion

Ускоренный курс LLM по тонкой настройке | Учебное пособие LLM по тонкой настройке

Ускоренный курс LLM по тонкой настройке | Учебное пособие LLM по тонкой настройке

Rymanowski, Miller: Mentalny konfederata?

Rymanowski, Miller: Mentalny konfederata?

Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор

Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор

Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1

Когнитивные искажения и ошибки восприятия. Лекция в Ереване. День 1

Доступное Введение в Машинное Обучение

Доступное Введение в Машинное Обучение

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой

Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой

23724   Machine Unlearning in Computer Vision

23724 Machine Unlearning in Computer Vision

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

Math Basics - Enter the Matrix - Introduction to Singular Value Decomposition

Math Basics - Enter the Matrix - Introduction to Singular Value Decomposition

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

SKAŻONE MIĘSO z MERCOSUR w UNII, a POLSKA wyprzedza HISZPANIĘ! #BizWeek

SKAŻONE MIĘSO z MERCOSUR w UNII, a POLSKA wyprzedza HISZPANIĘ! #BizWeek

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Lecture 18: Distribution of Quantitative Traits, Z-Scores, & Central Limit Theorem

Lecture 18: Distribution of Quantitative Traits, Z-Scores, & Central Limit Theorem

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]