理学院近几年狠抓研究生的培养质量，高水平成果不断涌现。今日获悉我院2020级应用统计研究生何志强、黄生辉在大数据系钱亚冠教授的指导下，两篇论文《Filter Pruning via Feature Discrimination in Deep Neural Networks》和《Robust Network Architecture Search via Feature Distortion Restraining》分别以研究生一作和二作被今年的计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV接收。两篇论文主要在深度神经网络的剪枝和鲁棒架构搜索上提出了新的算法。
论文Filter Pruning via Feature Discrimination in Deep Neural Networks主要从深度神经网络的可解释性出发，提出一种基于可视野的全新剪枝准则，将表征可视野特征的最大激活响应转化为概率，然后从特征识别的新角度利用概率的信息熵来衡量滤波器的重要性，较好的解决了目前全局剪枝效率不高的问题，为深度神经网络的轻量化提供了重要的方法依据。
论文Robust Network Architecture Search via Feature Distortion Restraining主要是为提高深度神经网络的鲁棒性，利用课题组发现的对抗扰动与隐空间特征之间的相互关系，提出一种抑制扰动的搜索空间连续可微的优化方法，获得鲁棒性更好的深度神经网络架构，为轻量级神经网络在对抗环境中的应用提供了安全保障。
“ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议)，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。”——百度百科
由于计算机领域的发展很快，大量最新的科研成果都会抢先在顶级会议发表。参会的大都是全球顶尖高校和互联网头部企业，因此顶会发表的成果影响力会远超期刊论文，这也形成了计算机领域更重视会议论文的独特学术文化。由于人工智能和大数据技术的持续火爆，今年ECCV的投稿量剧增，投稿8200多篇（比上一届增加3000多篇），录用1629篇，录用率不到20%，是ECCV历史上最难的一次。ECCV 2022将在10月23日-27日的以色列特拉维夫（Tel-Aviv）举行。和刚刚过去的CVPR同样，这个会议也将采取线下和线上混合形式召开。（大数据系郭羽含）
