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20230607【开放世界的感知:探索可迁移与可持续学习之路】巩东:Continual Learning and Memory Augmentation……
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报告嘉宾:巩东 (澳大利亚新南威尔士大学) 报告时间:2023年06月07日 (星期三)晚上20:30 (北京时间) 报告题目:Continual Learning and Memory Augmentation with Deep Neural Networks 报告人简介: 巩东是新南威尔士大学计算机科学与工程学院的助理教授、博士生导师,澳大利亚机器学习研究所 (AIML)兼职讲师 (阿德莱德大学)。曾在AIML担任研究员,以及阿德莱德大学增强推理中心 (CAR)的首席研究员 (2022年之前)。2018年12月于西北工业大学获得计算机科学博士学位。巩东于2022年获得澳大利亚研究理事会 (Australian Research Council, ARC)优秀青年基金 (Discovery Early Career Researcher Award, DECRA Fellow, 2023-2026)。主要研究计算机视觉和机器学习,特别是在现实场景中具有非理想监督和灵活要求的学习任务,如持续学习等。 个人主页: https://donggong1.github.io/ 报告摘要: Deep learning (DL)has been successful in many applications. However, the conventional DL approaches focus on the end results on fixed datasets and fail to handle the dynamically raised novel requirements in the real world. Continual learning aims to train deep neural networks (DNNs) to efficiently accumulate knowledge on dynamically arriving data and task streams like humans. The main challenges include how to enable DNNs to learn on various data distributions and tasks without catastrophic forgetting, and how to help a learning system identify novel concepts. To let DNNs properly handle the knowledge learned in the data/ task streams, we think about the problem in view of augmenting the memorization ability of DNNs. We will also discuss how we may use pre-trained models as foundational memory and adapt the learned knowledge in a continual learning process. 参考文献: [1] Learning Bayesian Sparse Networks with Full Experience Replay for Continual Learning, Qingsen Yan*, Dong Gong*#, Yuhang Liu, Anton van den Hengel, Javen Qinfeng Shi. CVPR, 2022. [2] Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection. Dong Gong, Lingqiao Liu, Vuong Le, Budhaditya Saha, Moussa Reda Mansour, Svetha Venkatesh, Anton van den Hengel. ICCV, 2019.
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