<div dir="ltr"><span style="white-space:nowrap">*** Apologies if you receive multiple copies of this CFP ***</span><br><br><span style="white-space:nowrap">CALL FOR PAPERS:</span><br> special session on "SHALLOW and DEEP MODELS for TRANSFER LEARNING and DOMAIN ADAPTATION" at ESANN 2018<br><br> European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018). 25-27 April 2018, Bruges, Belgium<br><span style="white-space:nowrap"><a href="http://www.esann.org/" target="_blank" rel="noreferrer"><font color="#0066cc">http://www.esann.org</font></a></span><br><br> ____________<br><span style="white-space:nowrap">DESCRIPTION:</span><br> Manual labeling of sufficient training data for diverse application domains is a costly, laborious task and often prohibitive. Therefore, designing models that can leverage rich labeled data in one domain and be applicable to a different but related domain is highly desirable. In particular, domain adaptation or transfer learning algorithms seek to generalize a model trained in a source domain (training data) to a new target domain (test data). The most common underlying assumption of many machine learning models is that both training and test data exhibit the same distribution or the same feature domains. However, in many real life problems, there is a distributional, feature space and/or dimension mismatch between the two domains or the statistical properties of the data evolve in time.<br> Transferring and incorporating different sources of information such as learned feature extractors, knowledge of labeled and unlabeled instances, learned parameters among others from different domains into a unified model that can leverage all the available prior knowledge in order to achieve human level accuracy on a given new task is of great importance. In this context, depending on the availability of the labeled and unlabeled training data from (i) source domains, (ii) source and target domains, different scenarios related to supervised as well as semi-supervised domain adaptation can for instance be considered. In addition different modeling strategies ranging from shallow to deep models is of interest.<br><br> Therefore, the main objective of the session is to discuss the recent rise of new research questions and learning strategies for the domain adaptation and transfer learning problems using<br> both shallow and deep models. The goal is to promote a fruitful exchange of ideas and methods between different communities, leading to a global advancement of the field.<br><br><span style="white-space:nowrap">Topics for submission include but are not limited to:</span><br><br><span style="white-space:nowrap">          • Deep and shallow models</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Neural Networks</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Kernel based models</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Transfer learning and domain adaptation</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Feature learning / representation learning</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Domain invariant features</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Supervised / Semi-supervised Learning</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Fine-tuning / Feature extractor / Amount of labeling</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Scalability</span><br><span style="white-space:nowrap">          • Regularization</span><br><br> ___________<br><span style="white-space:nowrap">SUBMISSION:</span><br> Submitted papers must follow the ESANN paper format and guidelines.  <a href="https://www.elen.ucl.ac.be/esann/index.php?pg=submission" target="_blank" rel="noreferrer"><font color="#0066cc">https://www.elen.ucl.ac.be/esann/index.php?pg=submission</font></a> .<br> Authors are encouraged to send as soon as possible an e-mail with the tentative title of their contributions to the special session organisers.<br><br> ___________________<br><span style="white-space:nowrap">PRELIMINARY DATES:</span><br><span style="white-space:nowrap">Full Paper submission:  20 November 2017</span><br><span style="white-space:nowrap">Notification of acceptance:  31 January 2018</span><br><br> _____________________________<br><span style="white-space:nowrap">SPECIAL SESSION ORGANISERS:</span><br><br><span style="white-space:nowrap">• Siamak Mehrkanoon</span><br><span style="white-space:nowrap">  ESAT-STADIUS, KU Leuven, Belgium</span><br><span style="white-space:nowrap">  E-mail: <a>Siamak.Mehrkanoon@esat.kuleuven.be</a></span><br><span style="white-space:nowrap">  Website: <a href="http://mehrkanoon2011.wixsite.com/siamak-mehrkanoon" target="_blank" rel="noreferrer"><font color="#0066cc">http://mehrkanoon2011.wixsite.com/siamak-mehrkanoon</font></a></span><br><br><span style="white-space:nowrap">• Matthew Blaschko</span><br><span style="white-space:nowrap">  ESAT-PSI, KU Leuven, Belgium</span><br><span style="white-space:nowrap">  E-mail: <a>Matthew.Blaschko@esat.kuleuven.be</a></span><br><span style="white-space:nowrap">  Website: <a href="http://homes.esat.kuleuven.be/~mblaschk/" target="_blank" rel="noreferrer"><font color="#0066cc">http://homes.esat.kuleuven.be/~mblaschk/</font></a></span><br><br><span style="white-space:nowrap">• Johan A.K. Suykens</span><br><span style="white-space:nowrap">  ESAT-STADIUS, KU Leuven, Belgium</span><br><span style="white-space:nowrap">  E-mail: <a>Johan.Suykens@esat.kuleuven.be</a></span><br><span style="white-space:nowrap">  Website: <a href="http://www.esat.kuleuven.be/sista/members/suykens.html" target="_blank" rel="noreferrer"><font color="#0066cc">http://www.esat.kuleuven.be/sista/members/suykens.html</font></a><span></span></span></div>