报告主题：预训练的基础模型下的持续学习
报 告 人：洪晓鹏，哈尔滨工业大学教授
时 间：2024年10月28日9:00-10:00
地 点：工科楼E1716
报告摘要：
虽然近年来神经网络，特别是预训练的基础模型研究得到了广泛的应用，但其仍然主要依赖于在大量样本上的批量式训练。本报告将探讨实现模型的增量式训练，针对深度神经网络在增量式学习新任务时所面临的"灾难性遗忘"问题，介绍如何在预训练的基础模型上进行连续学习，包括基于重放的遗忘抑制机制、基于模型高效微调的连续学习框架，以及连续学习在计算机视觉上任务上的应用和部署等。
报告人简介：
洪晓鹏，哈尔滨工业大学教授，IEEE资深会员。历任芬兰Oulu大学博士后、科研型副教授（Docent）和西安交通大学特聘研究员。斯坦福大学全球前2％顶尖科学家年度榜单入选者。已在顶级国际和国内刊物和国际会议上发表文章80余篇。2次获得领域内国际权威期刊和会议的优秀论文奖，5次带队获得国际评测冠军。作为负责人主持了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、芬兰信息学会博士后基金等10余个项目。多次受邀担任ACM MM 、AAAI/IJCAI的领域主席或资深程序委员以及CVIU和IVC等国际主流期刊的编委。中国图像与图形学学会情感计算与理解专业委员会副秘书长，黑龙江省计算机学会学术工作委员会副主任、奖励工作委员会秘书长。目前的研究领域包括：多模态目标感知、深度连续学习、智能决策与任务分配等。
