香港中文大學博士沈宇軍:生成對抗網絡的可解釋性研究及其應用

2020-12-12 智東西

「CV研究合輯」，是智東西公開課針對計算機視覺推出的一檔合輯，聚焦於計算機視覺前沿領域研究成果與進展的講解。每一講由主講與答疑兩個環節組成，其中，主講60分鐘，採用視頻直播形式，答疑30分鐘，將在相應交流群進行。

神經網絡由於網絡特徵或決策邏輯在語義層面難以理解，同時也缺少數學工具去診斷與評測網絡的特徵表達能力，進而解釋目前不同神經網絡模型的信息處理特點，一直被大家稱為是一種「黑箱」。而如何對神經網絡進行「解釋」，稱為近年來的熱門研究方向。

生成對抗網絡近年來隨著其不斷的發展，生成圖片的質量以及模型的訓練穩定性不斷提高。然而，對於對抗生成網絡的可解釋性還少有研究。生成圖片的過程是否有跡可循？生成模型是否像分類模型一樣可以學到高級的語義信息？除了生成高清圖片之外，一個預訓練好的生成模型還有哪些應用？

6月5日晚8點，智東西公開課「CV研究合輯」第7講直播開講，由香港中文大學MMLab在讀博士沈宇軍為大家深度講解《生成對抗網絡的可解釋性研究及其應用》。沈博士將從隱空間的角度出發，深入分析對抗生成網絡的可解釋性，並介紹如何對生成網絡自發學到的知識進行再利用，使得一個預訓練好的模型可以被應用到各種各樣的任務中去。

沈宇軍，香港中文大學MMLab在讀博士，師從湯曉鷗教授和周博磊教授，香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）獲得者。沈博士本科畢業於清華大學電子工程系。

課程內容

主題：生成對抗網絡的可解釋性研究及其應用

提綱：1、生成對抗網絡的可解釋性2、基於隱空間可解釋性的深度解析3、如何對生成網絡自發學到的知識進行再利用

講師介紹

沈宇軍，香港中文大學MMLab在讀博士，師從湯曉鷗教授和周博磊教授，香港博士研究生獎學金計劃（HKPFS）獲得者；本科畢業於清華大學電子工程系。

直播信息

直播時間：6月5日20點直播地點：智東西公開課小程序答疑地址：GAN交流群

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本次課程的講解分為主講和答疑兩部分，主講以視頻直播形式，答疑將在「GAN交流群」進行。

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