工作分享 百度资深工程师带来全新 聚焦迁移学习反向传播缺陷 ICML (工作分享范文大全)
CV 在前，NLP 在后，迁移学习技术的应用为这两个领域所带来的进展和突破，不可谓不瞩目。
其中，预训练模型作为当下迁移学习的一种主流方法，让“从零开始训练一个新模型”的时代一去不复返。这类在大型数据集上训练好的模型进行微调后，便能够较好地适配类似的新目标任务，可以极大地节约时间和成本。
不过，天下没有免费的午餐，这种方法看似“一劳永逸”，也需要付出一定的代价，其中的一大问题便是，由于反向传播带给深层卷积层的更新较小，微调得到的模型往往被“吸引”在预训练模型附近，无法得到充分更新。
对此，百度的一篇 ICML 2020工作《
RIFLE: Backpropagation in Depth for Deep Transfer Learning through Re-Initializing the Fully-connected LayEr
》，提出了一种简单有效的策略RIFLE，通过周期性的重新初始化全连接层，给深层的特征提取网络带来有意义的更新，提升低层次特征的学习，从而显著提升迁移学习的效果。
据悉，该方法已超过已有同类方法如 Dropout、Dropconnect、Stochastic Depth、 Disturb Label以及Cyclic Learning Rate 等，在多个数据集上的效果提升0.5%-2%。
为了深度解析这项工作背后的算法原理以及应用效果，AI 科技评论特别邀请到了论文一作、百度大数据实验室资深工程师李兴建，来做论文直播分享！
时间就定在7月24日 20:00整，各位同学记得准时收看~
分享主题： RIFLE算法：通过重新初始化全连接层加深迁移学习中的梯度反向传播
分享嘉宾： 李兴建，百度大数据实验室资深工程师，多年自然语言处理、深度学习、迁移学习等领域工作经验
分享时间： 7月24日（周五晚） 20:00整
分享背景：
基于一个预训练的深度学习模型进行微调，成为一种主流的迁移学习方式。该方法虽然简单有效，但微调得到的模型经常被『吸引』在预训练模型附近，无法得到充分更新。我们的工作提出一种简单有效的策略RIFLE，通过周期性的重新初始化全连接层，给深层的特征提取网络带来有意义的更新，提升低层次特征的学习。
分享提纲：
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