<div dir="ltr">Reminder this is happening now. There's pizza.</div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Apr 13, 2023 at 8:06 AM Asher Trockman <<a href="mailto:ashert@cs.cmu.edu">ashert@cs.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;border-left-color:rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div><div>We look forward to seeing you<b> <u>today</u>, </b><b>this Thursday (4/13)</b> from <b><font color="#ff0000">1</font></b><font color="#ff0000"><b>2:00-1:00 PM (U.S. Eastern time)</b></font> for the next talk of this semester's <b>CMU AI Seminar</b>, sponsored by <a href="https://sambanova.ai/" target="_blank">SambaNova Systems</a>. The seminar will be held in GHC 6115 <b>with pizza provided </b>and will<b> </b>be streamed on Zoom. <b>Note: the speaker will be remote.</b></div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or to see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.</div><div><br></div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)">Today (4/13), <u>Mazda Moayeri</u></span><b style="background-color:rgb(255,255,0)"> </b><span style="background-color:rgb(255,255,0)">(UMD) will be giving a talk titled </span><b style="background-color:rgb(255,255,0)">"</b><b style="background-color:rgb(255,255,0)">Turning Models into Super Models without Supersizing: Making the most of what we already have</b><b style="background-color:rgb(255,255,0)">".</b></font></div><div><font color="#0b5394"><span style="background-color:rgb(255,255,0)"><br></span><b>Title</b>: Turning Models into Super Models without Supersizing: Making the most of what we already have<br><br></font><div><font color="#0b5394"><b>Talk Abstract</b>: Newer, larger vision models trained on more data are released nearly every week. However, many critical issues persist, such as poor interpretability, robustness, and fairness. Today, we ask, how can we better use the models and data we already have to tackle these issues? First, we propose a method to organize data for improved spurious correlation robustness: We utilize an adversarially trained model to discover spurious features that models rely upon, and scalably measure the presence of these spurious cues (i.e. spuriosity) per image. After ranking images by spuriosity, we can very easily measure and mitigate bias caused by spurious correlations, all without needing new data. We demonstrate the feasibility of our framework on ImageNet, resulting in a massive dataset (<a href="http://salient-imagenet.cs.umd.edu" target="_blank">salient-imagenet.cs.umd.edu</a>) answering the question, “what reasons do deep models use to solve ImageNet classification?”. Next, we show how existing models can work together with minimal additional training. Namely, we present a method for accessing the feature space of an off-the-shelf vision models directly with text, extending multimodal (i.e. CLIP) capabilities to smaller unimodal models trained with far less data and supervision. Our method unlocks many new powers (especially for interpretability) of existing models, all without ever needing to change the model. For example, we show how after training just one linear layer, we can use a basic ResNet to retrieve images using text, diagnose distribution shifts w.r.t. human concepts, and even perform zero-shot classification nearly on par with CLIP. </font><div><div><font color="#0b5394"><br></font></div><div><font color="#0b5394"><b>Speaker Bio:</b> Mazda Moayeri is a third year PhD student in the Computer Science Department at the University of Maryland, advised by Dr. Soheil Feizi. His research focuses on building practical, efficient methods to improve the reliability and trustworthiness of AI. Having worked on adversarial and distributional robustness, his work now combines interpretability with robustness to diagnose distribution shifts and tailor mitigation strategies specific to the uncovered vulnerabilities. He is supported by the ARCS foundation as their Endowment Scholar and will be hosted by FAIR in the summer.<br></font></div><font color="#0b5394"> </font><div><font color="#0b5394"><b>In person: </b>GHC 6115</font></div><div><font color="#0b5394"><b>Zoom Link</b>:  <a href="https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/99510233317?pwd=ZGx4aExNZ1FNaGY4SHI3Qlh0YjNWUT09</a></font></div></div></div></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Asher Trockman</div></div>
</blockquote></div>