题目：机器学习范式与泛化性能

主讲人：王魏 教授

时间：2025年4月18日（周五）10:20

地点：文理大楼804报告厅

报告摘要：

机器学习基于已有数据训练具有强泛化性能的模型，学习理论研究表明传统监督学习范式的泛化性能依赖于训练数据中“强监督”信息“标记”的数量。随着机器学习不断走向实用，逐渐出现了一些新的学习范式，例如利用大量廉价无标记数据的弱监督学习以及利用众多终端数据的协作学习等。这些新型机器学习范式正在现实任务中发挥着重要作用，本讲座将报告我们对这些机器学习范式泛化性能的相关理论研究，以更好指导机器学习算法设计。

个人简介：

南京大学人工智能学院教授，博士生导师，入选国家青年人才计划。主要从事人工智能、机器学习领域的研究，在人工智能领域顶级期刊和会议发表多篇有影响力的学术论文，与周志华教授合著《机器学习理论导引》。主持2030-新一代人工智能重大项目课题、国家自然科学基金面上/青年等项目，参与国家自然科学基金创新研究群体项目。曾获国家自然科学二等奖、中国计算机学会优秀博士学位论文奖和微软学者奖等奖项。现担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省计算机学会人工智能专委会秘书长。长期担任ICCV、CVPR等国际顶级机器学习会议的领域主席，以及IEEE TPAMI、Pattern Recognition等顶级期刊的编委。