报告人：上海交通大学 林云 副教授，国家海外高层次青年人才
时间：4月30日（周日）9:30-11:30
地点：北区二号楼107
报告内容简介：
深度学习模型如今已经广泛使用在各个领域。未来可见越来越多的开发人员会训练和调试自己的深度学习模型。然而，深度学习的训练背后是大量迭代的矩阵运算，分析训练过程很大程度上存在调试反馈慢、海量数值化计算难以理解、以及关键训练现象难以侦测等问题。本次报告介绍了一种将深度学习模型训练过程可视化的技术。该技术旨在将高维表征空间中的表征位置、表征距离和分类边界等概念投影到二维画布上，由此来方便模型开发人员分析和调试。同时，我们也进一步提出了基于可视化过程的交互式反馈机制，来侦测开发人员分析意图，推荐相关的训练事件。
林云副教授简介：
上海交通大学计算机系副教授，原新加坡国立大学研究助理教授，入选2021年国家海外高层次青年人才计划。2015年毕业于复旦大学计算机学院获得博士学位。主要研究领域为软件工程，侧重代码、网页和AI模型的自动分析技术。目前的研究工作包括代码自动调试与测试、模型训练的可视化解释、恶意网页检测、代码的推荐与生成等。在ICSE、FSE、USENIX Security、ISSTA、ASE、 NeurIPS、AAAI、IJCAI、TSE、TDSC等领域相关的国际顶级会议和期刊发表论文30余篇，国内外专利受理2项。担任国际会议PRDC2023程序委员会联合主席，FSE2023/AAAI2023/ICML2022等重要国际会议的程序委员会委员、IEEE TSE/TOSEM/TDSC等顶级期刊的审稿人。主持国家基金委优青项目（海外）。获得过ICSE2018最佳论文奖。更多信息请参见：//linyun.info/。
