CVPR 2021 Tutorial 可解释性机器学习汇总！视频 + PDF附下载-轻识

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最近 CVPR 2021 会议正在举办，分享着最牛的计算机视觉成果，周博磊教授在网上分享自己课题组最新的研究。（文末附资料下载）

周博磊教授简介

香港中文大学（中大）信息工程学系助理教授周博磊教授荣获美国《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）选为2020年亚太区「35岁以下科技创新20人」。

人工智能系统逐渐渗透在日常生活中，例如自动驾驶、银行批核贷款、脸部识别等，无意中为人类进行各种各样的决策工作。然而，人工智能系统纯粹由大量数据训练而成，一般人甚至工程师都只知其决策结果，无法完全掌握背后理据和分析机制，因此被称为「黑盒」。

有鉴于「黑盒」问题，周教授与其研究团队积极开发Class Activation Mapping及Network Dissection等创新技术，帮助科研人员和相关从业员掌握人工智慧系统进行分析和预测的模型，以及更容易检测系统存在的问题，大大提升可靠度。

来源：https://www.cpr.cuhk.edu.hk/sc/press/cuhk-engineering-professor-zhou-bolei-listed-as-one-of-the-20-innovators-under-35-asia-pacific-by-mit-technology-review-2020/

可解释机器学习内容简介

复杂的机器学习模型，如深度卷积神经网络和递归神经网络，近年来在计算机视觉的广泛应用中取得了很大的进展，如目标/场景识别、图像字幕、视觉问答等。但它们通常被视为黑匣子。随着模型在寻求更高的识别准确率方面的不断深入，更难理解模型给出的预测及其原因。我们将回顾我们在可视化、解释和解释方法上的最新进展，以分析计算机视觉中的数据和模型。本教程的主题是通过阐明机器学习可解释性的动机、典型方法、未来趋势和潜在的工业应用，在机器学习可解释性这一新兴主题上建立共识。

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资料汇总

周博磊老师B站账号：

https://space.bilibili.com/511221970?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2

分享强化学习相关内容以及自己的研究成果。

今年周老师课题组的分享，包含 4 个视频：

这里我搬运到 B站了（并添加机翻字幕，需要手动打开，除了第三个视频找不到字幕）：

https://www.bilibili.com/video/BV1Ry4y1T7pb?p=1

1、 XXAI: eXtending XAI towards Actionable Interpretability （XXAI：将 XAI 扩展到可操作的可解释性）

2、 Interpretable Neural Networks for Computer Vision: Clinical Decisions that are Computer-Aided, not Automated （用于计算机视觉的可解释神经网络：计算机辅助而非自动化的临床决策）

3、Towards Falsifiable Interpretability Research （走向可证伪的可解释性研究）

4、 Interpreting Deep Generative Models for Interactive AI Content Creation（为交互式 AI 内容创建解释深度生成模型）

内容预览

资料汇总

周博磊老师B站账号：

https://space.bilibili.com/511221970?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2

B站视频链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1Ry4y1T7pb?p=1

PPT下载链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/15F6uVXjkNtl_EwNfs9fzLg

提取码：aicv

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下载3 CVPR2021

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