Talk预告 | 新加坡Sea AI Lab庞天宇：(合理定义的)鲁棒性与准确率之间不存在矛盾

本期为TechBeat人工智能社区第432期线上Talk。北京时间8月18日(周四)20:00，新加坡Sea AI Lab Research Scientist——庞天宇的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “(合理定义的)鲁棒性与准确率之间不存在矛盾”，届时将从源头探索并介绍鲁棒性与准确率之间的trade-off到底来自哪里。Talk·信息
▼主题：(合理定义的)鲁棒性与准确率之间不存在矛盾嘉宾：新加坡Sea AI Lab Research Scientist庞天宇时间：北京时间 8月18日 (周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍▼

之前很多工作都认为鲁棒性与准确率是矛盾的，即想要提高模型鲁棒性（例如进行对抗训练），则必然会以降低准确率为代价。在这个talk中，我们从源头探索这种鲁棒性与准确率之间的trade-off到底来自哪里。具体来讲，我们说明了这种trade-off来自于鲁棒性的不恰当定义，由此我们提出了自洽鲁棒性SCORE，可以解释对抗训练过拟合以及语义梯度的现象。实验上SCORE方法在维持模型鲁棒准确率的同时，可以大幅提高正常准确率。

具体分享提纲如下：

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

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

Talk·预习资料▼

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

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Talk·嘉宾介绍

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庞天宇

新加坡Sea AI Lab Research Scientist

庞天宇，新加坡Sea AI Lab研究员，博士毕业于清华大学计算机系朱军老师组。主要研究方向为可信机器学习以及生成式模型。在ICML/NeurIPS/ICLR，CVPR/ICCV/ECCV上发表20余篇文章，总引用数3800+。曾荣获微软学者奖学金，百度奖学金，钟士模奖学金，英伟达学术先锋奖。

个人主页：

https://p2333.github.io/

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-The End-

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