【直播】 数据与模型存在缺陷，如何在不完美场景下进行神经网络训练？

数据、模型存在缺陷，如何训练神经网络？

 深度学习的成功得益于大量的数据和很深的网络模型。然而数据和模型往往不会特别理想，比如数据里存在着很多标签噪音或者考虑到模型的推理速度，神经网络的层数不能够特别深。

针对这些情况如何有效的训练神经网络？这是深度学习领域的热点话题之一。

特别是对于业务场景，数据往往存在很多缺陷，让模型能够自适应的从缺陷数据里学习是业务成功的保障。

AI 科技评论联合腾讯优图，邀请腾讯优图实验室高级研究员 Louis，将就 数据和模型缺陷情况下神经网络的有效训练方法 进行细致讲解。相关工作发表在CVPR 2020 会议上，其技术则已经在腾讯的众多业务场景上（行人重识别，内容审核等）落地。

直播主题

数据与模型缺陷：不完美场景下的神经网络训练方法

直播时间

2020年4月28日（周二晚）  19:00整

分享嘉宾

Louis

腾讯优图实验室高级研究员

分享大纲

1.什么是带噪学习和协作学习

2 带噪学习

3.协作学习

4.领域展望及未来的工作

直播链接

https://mooc.yanxishe.com/open/course/797

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