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Ml paper on_the_global_optima_of_kernelized_adversarial_representation_learning

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ICCV2019読み会@京都の資料

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Ml paper on_the_global_optima_of_kernelized_adversarial_representation_learning

  1. 1. On the Global Optima of Kernelized Adversarial Representation Learning* Kyoto 12, 16, 2019 KOBAYASHI Hiroaki Kyoto Office * Bashir Sadeghi, Runyi Yu, Vishnu Boddeti; The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019, pp. 7971-7979
  2. 2. 敵対的学習 Agenda 紹介論文
  3. 3. 敵対的学習 Agenda 紹介論文
  4. 4. STRICTLY CONFIDENTIAL | 4 Color Sample 敵対的学習といえば画像⽣成(GAN) 参考スライド:Generative Adversarial Networksの基礎・発展・応用(金子卓弘)
  5. 5. STRICTLY CONFIDENTIAL | 5 Color Sample 敵対的学習といえば画像⽣成(GAN) 参考スライド:Generative Adversarial Networksの基礎・発展・応用(金子卓弘)
  6. 6. STRICTLY CONFIDENTIAL | 6 Color Sample 敵対的学習といえば画像⽣成(GAN) 参考スライド:Generative Adversarial Networksの基礎・発展・応用(金子卓弘)
  7. 7. STRICTLY CONFIDENTIAL | 7 Color Sample 敵対的学習といえば画像⽣成(GAN) 参考スライド:Generative Adversarial Networksの基礎・発展・応用(金子卓弘)
  8. 8. STRICTLY CONFIDENTIAL | 8 Color Sample 敵対的学習といえば画像⽣成(GAN) 参考スライド:Generative Adversarial Networksの基礎・発展・応用(金子卓弘)
  9. 9. STRICTLY CONFIDENTIAL | 9 Color Sample 画像⽣成以外でも使われる敵対的学習:ドメイン適応 参考スライド: [DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ(岩澤有祐)
  10. 10. STRICTLY CONFIDENTIAL | 10 Color Sample 画像⽣成以外でも使われる敵対的学習:ドメイン適応 参考スライド: [DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ(岩澤有祐)
  11. 11. STRICTLY CONFIDENTIAL | 11 Color Sample 画像⽣成以外でも使われる敵対的学習:ドメイン適応 参考スライド: [DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ(岩澤有祐)
  12. 12. STRICTLY CONFIDENTIAL | 12 Color Sample 画像⽣成以外でも使われる敵対的学習:ドメイン適応 参考スライド: [DL輪読会]ドメイン転移と不変表現に関するサーベイ(岩澤有祐)
  13. 13. STRICTLY CONFIDENTIAL | 13 Color Sample 画像生成以外でも使われる敵対的学習:公平性 参考スライド:公平性を保証したAI/機械学習 アルゴリズムの最新理論(福地一斗)
  14. 14. STRICTLY CONFIDENTIAL | 14 Color Sample 画像生成以外でも使われる敵対的学習:公平性 参考スライド:公平性を保証したAI/機械学習 アルゴリズムの最新理論(福地一斗)
  15. 15. STRICTLY CONFIDENTIAL | 15 Color Sample 画像生成以外でも使われる敵対的学習:公平性 参考スライド:公平性を保証したAI/機械学習 アルゴリズムの最新理論(福地一斗)
  16. 16. 敵対的学習 Agenda 紹介論文
  17. 17. STRICTLY CONFIDENTIAL | 17 Color Sample Central Aim of this paper Imparting fairness to pre-trained biased representation while providing theoretical provable guarantees of utility and fairness. 理論的な保証を持ちながら、事前学習した偏った特徴表現を公平化したい。
  18. 18. STRICTLY CONFIDENTIAL | 18 Color Sample Problem Setting
  19. 19. STRICTLY CONFIDENTIAL | 19 Color Sample Limitations of Existing Solutions
  20. 20. STRICTLY CONFIDENTIAL | 20 Color Sample Proposed Solution
  21. 21. STRICTLY CONFIDENTIAL | 21 Color Sample Formulation
  22. 22. STRICTLY CONFIDENTIAL | 22 Color Sample Formulation
  23. 23. STRICTLY CONFIDENTIAL | 23 Color Sample Optimization Problem
  24. 24. STRICTLY CONFIDENTIAL | 24 Color Sample Optimization Problem
  25. 25. STRICTLY CONFIDENTIAL | 25 Color Sample Optimization Problem
  26. 26. STRICTLY CONFIDENTIAL | 26 Color Sample Geometric Interpretation
  27. 27. STRICTLY CONFIDENTIAL | 27 Color Sample Lagrangian Formulation
  28. 28. STRICTLY CONFIDENTIAL | 28 Color Sample Spectral Learning
  29. 29. STRICTLY CONFIDENTIAL | 29 Color Sample Spectral Learning
  30. 30. STRICTLY CONFIDENTIAL | 30 Color Sample Spectral Learning
  31. 31. STRICTLY CONFIDENTIAL | 31 Color Sample Spectral Learning
  32. 32. STRICTLY CONFIDENTIAL | 32 Color Sample Spectral Learning
  33. 33. STRICTLY CONFIDENTIAL | 33 Color Sample Example: Mixture of Four Gaussians
  34. 34. STRICTLY CONFIDENTIAL | 34 Color Sample Example: Mixture of Four Gaussians
  35. 35. STRICTLY CONFIDENTIAL | 35 Color Sample Example: Extended Yale-B Performance (in %)
  36. 36. STRICTLY CONFIDENTIAL | 36 Color Sample Example: UCI dataset; Fair classification
  37. 37. STRICTLY CONFIDENTIAL | 37 Color Sample Impressions 既に良い感じの表現学習が得られていれば、 特徴量変換や出⼒部分は簡単なもので良いのかもしれない。 少なくとも学習はだいぶ早そうなので、 ベンチマーク的に使ってみたい気持ちがある。 The code is coming soon... ベーシックな研究が出始めたところなので、今後に注⽬
  38. 38. STRICTLY CONFIDENTIAL | 39 Color Sample Example: CIFAR-100
  39. 39. STRICTLY CONFIDENTIAL | 40 Color Sample Example: CIFAR-100

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