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本期 AI Drive，我们邀请到天津大学硕士生韩宗博，为大家在线解读其发表于 ICLR 2021 的最新工作：Trusted Multi-View Classification。对本期主题感兴趣的小伙伴，6 月 15 日（周二）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

直播信息

多模态分类通常侧重于使用来自不同来源的信息来提高分类精度。但是，动态评估不同样本的不同模态质量以提供可靠的决策融合与分类结果也很重要，这能表明预测结果是否可信。为此，我们提出了可信多模态分类算法，它通过在证据级别动态集成不同模态的决策，为多模态学习提供了一种新范式。

该算法通过整合来自多个模态的证据来提高分类的可靠性和鲁棒性。为了实现这一点，通过使用来自不同模态的证据来将类别概率的分布参数化为 Dirichlet 分布，通过与 Dempster-Shafer 证据理论相结合获得可信融合与决策。通过获取不确定性和可信融合能够使模型对分布外样本具有更强的可靠性和鲁棒性。大量的实验结果验证了所提出模型在准确性、可靠性和鲁棒性方面的优势。

论文标题：

Trusted Multi-View Classification

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2102.02051

代码链接：

https://github.com/hanmenghan/TMC

本次分享的具体内容有：

  • 研究背景：多模态融合现状

  • 研究动机：可信融合与决策的重要性

  • 相关工作：不确定性学习

  • 方法实现：可信多模态分类

  • 实验结果：实验验证与分析

  • 总结展望：论文总结与展望

嘉宾介绍

 韩宗博 / 天津大学硕士生 

韩宗博，天津大学智算学部机器学习与数据挖掘实验室二年级硕士生，导师为张长青副教授。主要研究方向为不确定性学习，多源信息融合等，曾在 NeurIPS，ICLR，IEEE TPAMI 等顶级会议和期刊上发表文章，担任 NeurIPS 2021 审稿人，入选 2021 年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」，即可获取入群通道。

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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