［本站讯］11月30日上午，北京交通大学赵耀教授在信息学院作了题为“A Flexible CNN Framework for Multi-label Image Classification”的学术报告。
　　赵耀教授首先简单介绍了卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），指出虽然CNN在单一标签图片分类中有着不错的分类结果，但在多标签的图片分类中，由于底层物体的复杂性和有效训练样本的缺失，其分类结果仍有提高空间。之后，赵耀教授就CNN如何解决多标签图片分类问题分享了他最新的科研成果，即他领导的科研团队提出的一种灵活深度的假说聚合型CNN（Hypotheses-CNN-Pooling,HCP），向大家展示了详实的实验数据，进一步表明了HCP算法的优越性。讨论互动环节，老师和同学们积极发言，纷纷提出自己的疑问和想法，赵耀教授对大家的提问作了详细解答。信息学院副院长刘琚教授主持报告会，信息学院老师、同学听取了报告。赵耀教授对CNN在多标签分类研究领域的独到见解给现场师生留下了深刻的印象，也让同学们深入浅出地理解了CNN中许多深层次的知识。
　　赵耀，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者，国务院学科评议组成员，百千万人才工程国家级人选，教育部创新团队带头人。现为北京交通大学信息科学研究所所长，北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室主任。1996年获北京交通大学博士学位，2001年至2002年在荷兰代尔夫特理工大学从事博士后研究工作。主持完成973课题等37项项目。在IEEE Trans.等刊物和国际会议上发表论文200余篇。以第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等奖励2项，获得专利授权20项。受邀担任IEEE Trans. on Cybernetics等国际著名期刊副主编。被遴选为IEEE Senior Member, IET Fellow。研究领域包括：图像编码与通信、数字水印与数字取证、视频分析与内容理解等。