Monthly Archives: December 2020

张怀政 论文题目：MLModelCI: An Automatic Cloud Platform for Efficient MLaaS 开源代码：https://github.com/cap-ntu/ML-Model-CI 深度学习正在改变生活中的方方面面。手中的APP，快递仓储物流的优化，蛋白质的预测，游戏的AI敌人等等，所谓“见面不谈人工智能，遍读诗书也枉然”。

周昕 背景 基于模型的强化学习(Model-based Reinforcement Learning，MBRL)通过利用系统行为模型合成用于策略训练的的数据，被认为是解决强化学习中的高采样成本问题的一种有效方案。然而，MBRL框架受到优化控制策略、复杂目标系统的行为学习、以及复杂超参数控制等方面的限制。因此，在训练过程中往往需要大量的人工调整，成本极高。为了应对这一挑战，我们提出了一种“强化-强化学习”(Reinforcement on Reinforcement, RoR)的结构，将复杂的MBRL任务分解成两个相互耦合的强化学习“层”。其中，内层是标准的MBRL训练过程，属于标准的马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)，被称为“训练环境”(Training Process Environment, TPE)。外层则作为强化学习的智能体，用于学习内层TPE的最佳超参数配置，被称作“智能训练器”(Intelligent Trainer)，如图1所示。该方法可以灵活的为不同的MBRL训练提供优化超参数和配置服务，我们称之为“Train the trainer”，意为使用强化学习来优化强化学习的训练过程。

庄伟铭 论文题目：Performance Optimization for Federated Person Re-identification via Benchmark Analysis 开源代码：https://github.com/cap-ntu/FedReID 行人重识别的训练需要收集大量的人体数据到一个中心服务器上，这些数据包含了个人敏感信息，因此会造成隐私泄露问题。联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法，可以应用到行人重识别上，以解决这个问题。但是在现实场景中，将联邦学习应用到行人重识别上因为数据异构性，会导致精度下降和收敛的问题。