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日前,由度小滿AI-LAB團隊撰寫的論文入選了CVPR NAS workshop,該論文闡述了NAS(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用突破與業(yè)務(wù)實踐,通過不斷提高創(chuàng)新技術(shù)在金融領(lǐng)域的整合運用,不僅可以創(chuàng)新和優(yōu)化金融服務(wù)模式,還將帶給用戶更便捷、更可靠的服務(wù)。

CVPR計算機視覺與模式識別會議(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)是計算機視覺與模式識別領(lǐng)域的頂級會議,由百度、紐卡斯爾大學、悉尼科技大學、約翰霍普金斯大學等頂級名校和機構(gòu)組織。CVPR2022 NAS workshop是CVPR中的NAS研討會,聚焦于輕量化NAS技術(shù)的研究進展,已連續(xù)舉辦三屆,成為NAS技術(shù)相關(guān)從業(yè)人員交流想法和孕育創(chuàng)新成果的搖籃。

NAS是自動化機器學習的重要技術(shù)之一,能夠有效提升不同業(yè)務(wù)場景中的模型性能。度小滿AI-LAB團隊在CVPR2022 NAS workshop中發(fā)表的論文,闡述了度小滿NAS研究結(jié)果和實踐經(jīng)驗,基于權(quán)重共享的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索方法是當前研究的主流方向。在各類反欺詐風險業(yè)務(wù)中,該項技術(shù)針對不同的硬件環(huán)境、數(shù)據(jù)分布能夠設(shè)計出相對應(yīng)的最優(yōu)模型,并在活體檢測、面具攻擊業(yè)務(wù)場景下得到了廣泛應(yīng)用。

據(jù)悉,度小滿AI-LAB多次在ACM MM、CIKM等國際頂級會議中發(fā)表論文、展示度小滿在多模態(tài)、語義識別等技術(shù)方向探索成果。2022年5月,素有知識圖譜“世界杯”之稱的OGBL-wikikg2公布比賽結(jié)果,度小滿AI-Lab團隊強勢奪冠,碾壓Meta(原Facebook)AI實驗室FAIR、蒙特利爾Mila實驗室等一眾國內(nèi)外頂級AI科研機構(gòu),創(chuàng)造了KGE算法新紀錄。