活动报名丨ECCV 2022 最佳论文：Partial Distance Correlation 在深度学习中的应用

11月24日（周四）上午10:30「青源Live 第55期丨ECCV 2022最佳论文：(Partial)  Distance Correlation 在深度学习中的应用 」将在线举办，来自威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学博士生甄行践做报告分享，欢迎预约观看并参与线上交流。

甄行践

威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学博士生，师从Vikas Singh。在NeurIPS，ICCV，CVPR，AAAI，ECCV等高水平会议上发表学术论文7篇，其中2篇获得CVPR oral，1篇获得ECCV 最佳论文奖。

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（Partial）Distance Correlation 

在深度学习中的应用

当我们比较两个（或多个）神经网络的时候，我们通常更在意其在某些测试集上的表现，比如准确度/AUROC。但是其实我们更值得在意的是，这个网络学到了什么信息。比如我们都知道，现在ViT在绝大多数情况下比resnet的识别准确度更高，但是当我们真的考虑ViT学习到的信息量是否比resnet多的时候，我们没有一种非常好的方式。换句话说，我们比较不同网络的时候，需要一种可以被理解被解释的方式“做减法”。这个时候，我们从统计学中知道，correlation（相关性）是一种被广泛应用于比较两个随机变量的度量，甚至当随机变量增多时，我们可以用partial correlation或者说 conditional correlation来去掉某些随机变量对于剩下的随机变量的影响。在本报告中，我们将介绍distance correlation和partial distance correlation的基本想法以及我们在深度学习中探索的三种应用。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.09684.pdf

代码地址：https://github.com/zhenxingjian/Partial_Distance_Correlation

活动时间：11月24日（周四）上午10:30-11:30

活动形式：线上直播，扫描下方二维码报名

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