近日，世界计算机视觉三大顶级会议之一ECCV2022（European Conference on Computer Vision）论文接收结果公布，我校大数据与人工智能安全研究团队《Filter Pruning via Feature Discrimination in Deep Neural Networks》和《Robust Network Architecture Search via Feature Distortion Restraining》2篇论文被接受，浙江科技学院为第一完成单位，理学院钱亚冠教授分别为通讯作者和第一作者，研究生黄生辉为第二作者。论文由我校与中国科学院软件研究所、海康威视多维感知省重点实验室、电子科技大学、广州大学、法国塞尔齐·巴黎大学共同合作完成。
《Filter Pruning via Feature Discrimination in Deep Neural Networks》主要从深度神经网络的可解释性出发，提出一种基于可视野的全新剪枝准则，将表征可视野特征的最大激活响应转化为概率，然后从特征识别的新角度利用概率的信息熵来衡量滤波器的重要性，解决了目前全局剪枝效率不高的问题，为深度神经网络的轻量化提供了重要的方法依据。
《Robust Network Architecture Search via Feature Distortion Restraining》主要是为提高深度神经网络的鲁棒性，利用课题组发现的对抗扰动与隐空间特征之间的相互关系，提出一种抑制扰动的搜索空间连续可微的优化方法，获得鲁棒性更好的深度神经网络架构，为轻量级神经网络在对抗环境中的应用提供了安全保障。
ECCV是计算机视觉领域公认的三大顶级会议之一，每两年举行一次，具有广泛而深远的国际影响力。作为计算机视觉领域国际顶级会议，ECCV对论文质量有较高要求，ECCV2022的论文录用率不到20%。
据悉，我校大数据与人工智能安全研究团队致力于大数据隐私保护，安全、可信的人工智能技术研发，目前，研究工作已得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、浙江省自然科学基金重点项目的资助，与其他高校和企业开展广泛的科研合作。（校科协、科研处 刘青晔、吴淑慧）
