「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認(rèn)為，單向地輸出知識(shí)并不是一個(gè)最好的方式，而有效地反饋和交流可能會(huì)讓知識(shí)的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。

本期 AI Drive，我們邀請到天津大學(xué)碩士生韓宗博，為大家在線解讀其發(fā)表于 ICLR 2021 的最新工作：Trusted Multi-View Classification。對本期主題感興趣的小伙伴，6 月 15 日（周二）晚 7 點(diǎn)，我們準(zhǔn)時(shí)相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

多模態(tài)分類通常側(cè)重于使用來自不同來源的信息來提高分類精度。但是，動(dòng)態(tài)評(píng)估不同樣本的不同模態(tài)質(zhì)量以提供可靠的決策融合與分類結(jié)果也很重要，這能表明預(yù)測結(jié)果是否可信。為此，我們提出了可信多模態(tài)分類算法，它通過在證據(jù)級(jí)別動(dòng)態(tài)集成不同模態(tài)的決策，為多模態(tài)學(xué)習(xí)提供了一種新范式。

該算法通過整合來自多個(gè)模態(tài)的證據(jù)來提高分類的可靠性和魯棒性。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，通過使用來自不同模態(tài)的證據(jù)來將類別概率的分布參數(shù)化為 Dirichlet 分布，通過與 Dempster-Shafer 證據(jù)理論相結(jié)合獲得可信融合與決策。通過獲取不確定性和可信融合能夠使模型對分布外樣本具有更強(qiáng)的可靠性和魯棒性。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出模型在準(zhǔn)確性、可靠性和魯棒性方面的優(yōu)勢。

論文標(biāo)題：

Trusted Multi-View Classification

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2102.02051

代碼鏈接：

https://github.com/hanmenghan/TMC

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 研究背景：多模態(tài)融合現(xiàn)狀

• 研究動(dòng)機(jī)：可信融合與決策的重要性

• 相關(guān)工作：不確定性學(xué)習(xí)

• 方法實(shí)現(xiàn)：可信多模態(tài)分類

• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

• 總結(jié)展望：論文總結(jié)與展望

嘉賓介紹

?韓宗博?/ 天津大學(xué)碩士生?

韓宗博，天津大學(xué)智算學(xué)部機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)室二年級(jí)碩士生，導(dǎo)師為張長青副教授。主要研究方向?yàn)椴淮_定性學(xué)習(xí)，多源信息融合等，曾在 NeurIPS，ICLR，IEEE TPAMI 等頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表文章，擔(dān)任 NeurIPS 2021 審稿人，入選 2021 年騰訊犀牛鳥精英科研人才培養(yǎng)計(jì)劃。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進(jìn)行，掃描下方海報(bào)二維碼或點(diǎn)擊閱讀原文即可免費(fèi)觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實(shí)時(shí) QA，在 PaperWeekly 微信公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | ICLR 2021论文解读：兼听则明，信而有征：可信多模态分类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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