RealCourse直播|清华大学庞天宇：对抗环境下的鲁棒机器学习

2020 年 5 月 6 日 THU数据派

「RealCourse直播间」是RealAI打造的学术分享平台，旨在整合RealAI与清华大学人工智能研究院众多青年学者的最新科研成果，重点关注算法鲁棒性、安全性等安全可控人工智能研究方向，通过一场场精彩纷呈的学术分享，传播人工智能领域最前沿的技术理念与发展趋势。

本文为「RealCourse直播间」上线的第一弹！

北京时间 5月8日（周五）20:00 ，我们邀请到清华大学计算机系博士庞天宇做客首期「RealCourse直播间」！届时，他将为大家带来“对抗环境下的鲁棒机器学习”的主题分享。

最近刚结束的ICLR2020会议中，庞天宇共有两篇涉及鲁棒机器学习的论文被收录，其中关于“最大化马氏距离学习”的最新研究，他将在本次分享中做详细解读，感兴趣的小伙伴千万不要错过！

《Mixup Inference: Better Exploiting Mixup to Defend Adversarial Attacks》
《Rethinking Softmax Cross-Entropy Loss for Adversarial Robustness》

分享提纲

针对对抗环境下机器学习的鲁棒性研究是近年来深度学习领域的一大重要研究点。本期分享，庞天宇博士将重点介绍他在对抗鲁棒性方面开展的几项工作，围绕如何提升机器学习鲁棒性进行深入解读。

具体内容有：

最大化马氏距离学习
集成多样性学习
反交叉熵训练方法

嘉宾介绍

庞天宇

清华大学计算机系博士

研究方向为深度学习、机器学习、鲁棒学习，在ICML /NeurIPS / ICLR等国际顶级学术期刊和会议上发表多篇文章，曾获国家奖学金、英伟达学术先锋奖、斯伦贝谢奖学金。

直播地址

本次直播将在RealCourse的官方社群中进行，扫描下方海报二维码添加小助手回复「Live0508」，即可入群观看直播。

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