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20230927【面向可信人工智能模型的软件工程理论与技术】林云:深度学习模型训练过程的可视化解释与调试
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报告嘉宾:林云 (上海交通大学) 报告时间:2023年09月27日 (星期三)晚上20:30 (北京时间) 报告题目:深度学习模型训练过程的可视化解释与调试 报告人简介: 林云,上海交通大学计算机系副教授,博士生导师,原新加坡国立大学助理教授 (研究岗)。2015年毕业于复旦大学计算机学院获得博士学位。主要研究领域为软件工程,侧重代码、网页和AI模型的自动分析技术。目前的研究工作包括代码自动调试与测试、模型训练的可视化解释、恶意网页检测、基于大语言模型的代码编辑与生成、以及日志分析等。在ICSE、FSE、USENIX Security、ISSTA、ASE、 NeurIPS、AAAI、IJCAI、KDD、TSE、TDSC等领域相关的国际顶级会议和期刊发表论文40余篇,国内外专利受理2项。担任PRDC 2023国际会议程序委员会联合主席,以及FSE、ISSTA、ICML、NeurIPS、AAAI等重要国际会议的程序委员会委员、IEEE TSE/ ACM TOSEM/ IEEE TDSC等顶级期刊的审稿人。主持国家基金委优青项目 (海外)。获得过ICSE2018最佳论文奖。 个人主页: http://linyun.info 报告摘要: 深度学习模型如今已经广泛使用在各个领域。未来可见越来越多的开发人员会训练和调试自己的深度学习模型。然而,深度学习的训练背后是大量迭代的矩阵运算,分析训练过程很大程度上存在调试反馈慢、海量数值化计算难以理解、以及关键训练现象难以侦测等问题。本次报告介绍了一种将深度学习模型训练过程可视化的技术。该技术旨在将高维表征空间中的表征位置、表征距离和分类边界等概念投影到二维画布上,由此来方便模型开发人员分析和调试。同时,我们也进一步提出了基于可视化过程的交互式反馈机制,来侦测开发人员分析意图,推荐相关的训练事件。
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