<div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#ff0000"><span style="font-size:12.8px"><b><u>PLEASE NOTE: SPECIAL DAY</u></b></span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">   <b style="background-color:rgb(0,255,255)"> Thursday</b></span><span style="font-size:12.8px"><b style="background-color:rgb(0,255,255)">,</b>  August 31st at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font style="font-size:12.8px">Who:       Kate Saenko, Boston University </font></font><span style="font-size:12.8px"> </span></font></div></div></div><div><br></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">Title:      Distribution Alignment for Visual Domain Adaptation</span><br></div><p style="font-size:12.8px;line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></p><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><div>Abstract:</div><div>Traditional supervised learning suffers from poor generalization when the test data distribution differs from the training one. For example, if an autonomous driving model is trained on a dataset collected in specific weather conditions and/or geographical locations, its performance is likely to drop significantly in novel test conditions and locations. <span style="font-size:12.8px">Domain adaptation solves this problem by transferring knowledge between domains.</span><span style="font-size:12.8px"> In this talk, </span><span style="font-size:12.8px">I will discuss recent work focusing on domain adaptation in unsupervised scenarios, where the target domain is assumed to have no annotated labels. Specifically, I will describe a generalized framework based on end-to-end unsupervised domain alignment using domain-adaptive losses, such as the adversarial, maximum mean discrepancy, and correlation alignment losses. </span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Bio:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Prof. Kate Saenko is an Assistant Professor at the Computer Science Department at Boston University, the director of the Computer Vision and Learning Group and a member of the Image and Video Computing group. Her past positions include Assistant Professor at the UMass Lowell CS department, Postdoctoral Researcher at the International Computer Science Institute, a Visiting Scholar at UC Berkeley EECS and a Visiting Postdoctoral Fellow in the School of Engineering and Applied Science at Harvard University. Her research interests are in developing machine learning for image and language understanding, multimodal perception for autonomous systems, and adaptive machine learning.</span><br></div></div><span class="gmail-im"><div class="gmail-m_964617009076742173gmail-yj6qo gmail-m_964617009076742173gmail-ajU" style="font-size:12.8px;margin:2px 0px 0px"></div></span><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Host: <a href="mailto:klivescu@ttic.edu">Karen Livescu</a></font></div><div><br></div><div><p class="gmail-m_1275115539410355979gmail-m_3610347074697473642m_2344041615444998552m-4467600428525127125m8176866733907574255msoplaintext" style="font-size:12.8px"><font color="#000000"><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">For more information on the </span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><span class="gmail-il">colloquium</span></span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><br></font></p></div><div><br></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>