報(bào)告題目：面向半監(jiān)督分類的主動(dòng)證據(jù)深度學(xué)習(xí)

報(bào)告摘要：基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的半監(jiān)督分類任務(wù)已經(jīng)獲得了顯著的成功，但在選擇樣本時(shí)未兼顧預(yù)測結(jié)果的可靠性（或置信度）。因此，受證據(jù)深度學(xué)習(xí)的啟發(fā)，本文提出一種面向半監(jiān)督分類任務(wù)的證據(jù)深度主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。在該方法中，通過結(jié)合預(yù)測結(jié)果的不一致性和不確定性來量化預(yù)測結(jié)果的置信度；同時(shí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)準(zhǔn)則設(shè)計(jì)中，同步考慮未標(biāo)記數(shù)據(jù)集的置信度；此外，在樣本選擇策略中，通過損失的變化來確定樣本預(yù)測結(jié)果的最佳置信度。最后，將提出的方法應(yīng)用到cifar10、svhn、fashionmnist、cifar100數(shù)據(jù)集，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法在上述數(shù)據(jù)集上的性能顯著優(yōu)于現(xiàn)有主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。

報(bào)告人簡介：潘麗鵬，男，博士，西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。自動(dòng)化學(xué)會(huì)智慧生態(tài)專委會(huì)委員，教育部碩博論文通訊評議專家。主要從事多源信息融合、證據(jù)深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究；目前主持國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、陜西省校招共用引才用才項(xiàng)目、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金項(xiàng)目、陜西數(shù)理基礎(chǔ)科學(xué)研究項(xiàng)目和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部項(xiàng)目（任務(wù)）等。在IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Information Fusion、Expert Systems With Applications等期刊發(fā)表論文20余篇；獲得授權(quán)發(fā)明專利2項(xiàng)；擔(dān)任IEEE TNNLS, IEEE TFS, IEEE TSMC、INF、INS等期刊審稿人。

報(bào)告時(shí)間：2025年5月14日15:00

報(bào)告地點(diǎn)：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院3405

主辦單位：湖北民族大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院

聯(lián)系人：王寧奎

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