17-22期VALSE Webinar会后总结
苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）计算机视觉实验室任博士后李文博士2017年9月20日VALSE Webinar 成功举办。李文，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）计算机视觉实验室博士后。在迁移学习、弱监督学习、多视角学习、特有信息学习等领域发表学术论文20余篇，谷歌学术引用超过700次，其中IEEE T-PAMI 文章4篇。李文博士为CVPR2017 WebVision基于网络数据学习的大规模图像识别竞赛的主要发起人之一。
李文博士Webinar的题目为：Domain Generalization and Adaptation using Low Rank Exemplar Classifiers.
在报告中，李文博士首先介绍了Domain Adaptation问题的定义与目前主流的DA方法，进而分析了目前DA方法在Domain generalization方面存在的问题，由此提出了基于exemplar svm的领域推广与自适应的方法，该方法通过加入低秩正则项实现对源域隐结构的自动约束，进一步介绍了加速该方法的两种策略，在物体识别与动作识别的实验上均取得了显著的效果。
问答部分：
问题1：用源域样本训练的分类器对目标域样本分类得到权重是否存在bias？回答：方法中假设源域的整体分布与目标域不同，但源域的某个局部与目标域的若干样本是相似的，因此基本不会存在bias。
问题2：已知unlabeled target domain 的data这个是transductive 对吗？那对于zero shot learning没有target data您觉得有什么可以借鉴的对策吗？回答：是的，可以认为是transductive，但稍有不同，transductive通常假设目标域的样本即是测试的样本，而DA中目标域的样本同时有训练与测试样本。对于zero-shot learning可以通过其他方式获得相似度权重。
问题3：每一个样本训练一个分类器是否会复杂度特别高？回答：是的，所以后面采用了基于least square svm以及加速的矩阵求逆的方式进行加速。
问题4：请问为什么选择nuclear norm，而不是其它norm？回答：这里的本质是约束非零特征值的数量，而不是直接约束特征值的和。但由于特征值的数量是非连续的难以优化，因此采用了nuclear norm进行近似。
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