一、中期答辩题目：基于鲁棒学习的人在回路表示学习系统
二、中期答辩人：彭勃华
三、中期答辩时间：2023年6月26日 下午14:30
四、中期答辩地点：西工大365所9号楼，902室
五、中期答辩内容简介：
本课题围绕深度度量学习、课程学习和人在回路设计一种鲁棒的混合智能知识表示学习系统。首先，通过深度度量学习获得一个教师模型来定义一种新颖的视觉混淆度作为样本难度排序的依据。在此基础上，针对下游图像分类任务和领域适应任务设计不同的课程来更好地训练学生模型。在这个过程中，对于混淆度不确定性大的样本可以用混合智能进行校准获得更鲁棒的特征。最终，在图像分类，迁移学习等任务上验证并测试方法的有效性。中期答辩人简介
彭勃华，男，6165cc金沙总站检测中心控制科学与工程，2017级在读博士研究生，主要研究方向为基于深度学习的智能知识表示学习系统。
