应物理与电子信息学院邀请,南京理工大学宫辰教授于5月28日来校进行学术交流,并做了题为《面向开放场景的学习问题初探》的学术报告。报告会在学院139会议室举行,会议由物电学院张爱清副院长主持,物电学院相关师生参加了本次报告会。
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报告会上,宫辰教授首先指出作为人工智能领域的重要分支,机器学习方面的研究始终广受关注。虽然目前的学习方法在很多领域都取得了一定的进展,但它们大多基于“闭合世界”假设,即在类别已知、标注精确、分布一致的理想化公共基准数据集上训练及评测。因此,得到的模型往往只在预设条件下的理想封闭环境中表现良好,而在现实的开放场景及各类复杂的非理想条件下,算法的效果大打折扣甚至完全失效。因此,为了让机器学习方法真正“走出实验室”服务于实际任务,本报告关注开放环境下的学习问题,重点探讨真实场景中常见的分布外数据、标注噪声、标注缺失等问题给模型训练带来的困难,从而提高算法在实际应用中的泛化性和鲁棒性。相关工作发表于NeurIPS、AAAI、TPAMI、TMM等权威期刊或会议。
报告人简介:
宫辰,教授,博士生导师,现就职于南京理工大学,曾获中组部、江苏省多项人才称号。已在世界权威期刊或会议上发表100余篇学术论文,主要包括IEEE T-PAMI, IJCV, JMLR, IEEE T-NNLS, IEEE T-IP, ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV等,另有9项发明专利获得授权。 目前担任IEEE T-CSVT, Neural Networks副编委,AIJ、JMLR、IEEE T-PAMI、IJCV等30余家国际权威期刊审稿人,以及ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICDM等多个国际会议的(S)PC member。主持国自然重点项目、面上项目等。曾获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国科协“青年人才托举工程”、中国人工智能学会“优秀博士学位论文”奖、上海市自然科学二等奖等,并入选百度发布的全球华人AI青年学者榜单以及斯坦福大学发布的全球2%顶尖科学家榜单。