时间: 2024年9月6日（周五）上午10:00

所在: 校本部东区翔英大楼T706

讲座: 泛化性视角下的深度学习与反学习

演讲者: 黄晓霖教授，，上海交通大学

演讲者简介：

黄晓霖，，上海交通大学教授，，博士生导师。。。。划分在西安交通大学、清华大学获得工学学士、工学博士学位。。。。2012年至2015年，，在比利时鲁汶大学电子工程系任博士后，，2015年作为洪堡学者在德国埃尔朗根-纽伦堡大学盘算机系开展事情。。。。2016年加入上海交通大学任副教授并入选青年千人妄想、2024年提升教授，，现任上海交通大学自动化系副主任。。。。面向深度学习泛化性，，黄晓霖在函数空间、优化要领、对抗攻击等方面举行了一连研究，，揭晓机械学习领域顶刊JMLR、IEEE TPAMI论文合计十余篇，，在Nature Review Methods Premiers揭晓综述1篇，，以及其他主要期刊/聚会（如IJCV, ACM ToG, ACHA, IEEE TIP, IEEE TMI, NeurIPS, ICLR, CVPR, MICCAI等）论文数十篇。。。。现在担当Machine Learning的Action Editor、ICLR、ICCV的Area Chair、AAAI的Senior TPC member等；；承？？？
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讲座摘要：

泛化性是机械学习理论的焦点问题，，深度神经网络的重大性为泛化性剖析提出了新的挑战，，在实质上，，过参数化使得深度网络的许多局部解具有相近的训练误差，，但各自的泛化性差别。。。。这将泛化性与整个训练动态，，而不但仅是网络结构相关联。。。。本报告将以此为看法，，汇报动态低维子空间理论（DLDR）、锐度敏感算法（SAM）的近期希望，，并探讨泛化性剖析在机械反学习（Machine Unlearning）中的主要作用。。。。

约请人：通讯与信息工程学院 刘志研究员

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