本期為TechBeat人工智能社區(qū)第432期線上Talk。

北京時間8月18日(周四)20:00，新加坡Sea AI Lab?Research Scientist——龐天宇的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “(合理定義的)魯棒性與準確率之間不存在矛盾”，屆時將從源頭探索并介紹魯棒性與準確率之間的trade-off到底來自哪里。

Talk·信息

主題：(合理定義的)魯棒性與準確率之間不存在矛盾

嘉賓：新加坡Sea AI?Lab?Research Scientist?龐天宇

時間：北京時間?8月18日?(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·介紹

之前很多工作都認為魯棒性與準確率是矛盾的，即想要提高模型魯棒性（例如進行對抗訓練），則必然會以降低準確率為代價。在這個talk中，我們從源頭探索這種魯棒性與準確率之間的trade-off到底來自哪里。具體來講，我們說明了這種trade-off來自于魯棒性的不恰當定義，由此我們提出了自洽魯棒性SCORE，可以解釋對抗訓練過擬合以及語義梯度的現(xiàn)象。實驗上SCORE方法在維持模型魯棒準確率的同時，可以大幅提高正常準確率。

具體分享提綱如下：

1. ICML 2022論文Robustness and Accuracy Could Be Reconcilable by (Proper) Definition

（https://www.techbeat.net/article-info?id=3718）

Talk·預習資料

1. https://proceedings.mlr.press/v162/pang22a/pang22a.pdf

2. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Pang_Two_Coupled_Rejection_Metrics_Can_Tell_Adversarial_Examples_Apart_CVPR_2022_paper.pdf

3. https://openreview.net/pdf?id=Xb8xvrtB8Ce

Talk·提問交流

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方式 ②

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Talk·嘉賓介紹

龐天宇，新加坡Sea AI Lab研究員，博士畢業(yè)于清華大學計算機系朱軍老師組。主要研究方向為可信機器學習以及生成式模型。在ICML/NeurIPS/ICLR，CVPR/ICCV/ECCV上發(fā)表20余篇文章，總引用數(shù)3800+。曾榮獲微軟學者獎學金，百度獎學金，鐘士模獎學金，英偉達學術(shù)先鋒獎。

個人主頁：

https://p2333.github.io/

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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