讲座主题：
迁移适配学习及其在开放环境下的视觉应用
主讲人姓名及介绍：
张磊，重庆大学微电子与通信工程学院研究员，博士生导师，重庆市生物感知与智能信息处理重点实验室副主任，LiVE智能视觉与学习团队负责人（http://www.leizhang.tk）, IEEE Senior Member。主要聚焦于迁移学习、深度学习以及开放环境下的视觉分析等。在IEEE TIP/TCSVT/TNNLS/TMM等期刊以及ICCV/AAAI/ACM MM/ACCV等会议上发表论文80余篇，出版英文专著1部，多篇论文入选ESI高被引论文，Google Scholar引用1500余次。主持国家自然科学基金、重庆市重点研发子课题等项目10余项。
报告摘要：
大数据时代下，数据的异质性不确定性日益突出，多域数据的独立同分布假设不成立，导致传统机器学习的期望误差可靠性无法保证。近年来，随着深度学习的发展，用于解决标记数据稀缺和领域间分布差异化问题的迁移学习和领域适配受到极大的关注，并在视觉、语音、遥感、医学等重要技术领域均取得了一定的成功。本报告将阐述迁移学习/领域适配的问题背景、必要性与可行性、近年来的研究进展、主流算法框架等，并介绍我们在迁移学习和非受限环境下的计算机视觉方面的最新工作。并介绍我们在面向小数据训练的非神经网络架构的深层学习的最新探索。
