报告题目：真正的无偏模型

报告时间：2021年6月21日 9:00-9:50

报告地点：吉林大学中心校区计算机楼报告厅B108

报告人：张含望

报告人简介：

张含望，新加坡南洋理工大学“南洋”荣誉助理教授。于2009年在浙江大学取得学士学位，2014年在新加坡国立大学取得了博士学位，之后在新加坡国立大学和美国哥伦比亚大学从事研究工作。主要研究领域是多模态当中的计算机视觉和机器推理。曾经获得“ACM MM 2013”的最佳学生论文、“ACM SIGIR 2016”最佳论文提名奖、“TOMM 2018”最佳论文、“IEEE TMM 2020”最佳论文、“IEEE AI -10 to Watch”奖项等殊荣。其团队分别获得“Visual Dialog Challenge”2018年和2020年亚军，2019年冠军。

报告内容简介：

任何数据集都有偏见，因为数据的采集会受到人为的干预以及自然界中本身的不平均影响，所以基于此数据集训练的机器学习模型必然会带有偏见，从而限制模型的普适场景。虽然有多种“去偏见”技术，让模型去除数据集的偏差，从而让模型“照顾”数据集中的少数派，但是这种“照顾”本身也是一种偏见，并很容易导致顾此失彼。讲座将介绍一种“鱼和熊掌兼得”的无偏模型，使其拥有真正的普适性。该模型的设计不但简单巧妙，而且有着扎实的理论背景。

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