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张宝昌教授: 可信学习与模型压缩

本站小编 Free考研考试/2021-12-26


Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars
Speaker: 张宝昌教授
Inviter:
Title:
 可信学习与模型压缩
Time & Venue:
 2021.10.26 14:00 腾讯会议ID：603 116 510
Abstract:
 深度学习在解决实际问题中获得成功应用，但是其模型参数耦合程度高，影响模型的优化和泛化。为了解决相关问题提出可信学习方法，基于因果关系与参数解耦实现了优化过程与优化目标的可靠因果关系，从而提升机器学习方法的可靠性与鲁棒性。提出了协同梯度下降算法，以双线性模型为例，构建可信学习模型。为了提升模型的有效性，提出了一系列模型压缩方法，在降低模型复杂度的情况下，提高模型容量和模型的泛化能力。相关的应用包括：模型剪枝和1-bit量化。

相关话题/优化 可靠性 过程 模型 因果关系

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