朱飞博士于2024年8月21日下午14点-15点在工学院南楼722会议室，为我们带来报告，主题为：面向开放环境的未知拒识。
个人简介：
朱飞博士于2018年获清华大学学士学位，2023年获中科院自动化所模式识别与智能系统博士学位。主要研究开放环境下的可信与持续学习理论与方法，在国际顶级学术会议和顶级期刊上发表论文十来篇。
演讲摘要：
随着人工智能技术的发展，深度模型在各种感知与学习任务上取得了显著的性能突破。然而，这些优异的表现大多依赖于静态、封闭的测试环境。在真实的开放环境中，面对动态复杂的输入数据，深度模型(包括基础模型)往往对其预测过度自信，既不能对已知类别给出可靠的置信度，也不能拒识未知类别或噪声模式，给实际应用带来了安全隐患。为了提升模型在开放环境中的可靠性，本报告分析不同拒识任务之间的关系和已有方法的通用性，揭示模型训练过程中存在的可靠性过拟合现象，在此基础上介绍几种简洁有效的未知拒识方法。最后，我们对未知拒识研究进行总结和展望。