功夫: 2024年9月6日（周五）上午10:00
地址: 校本部东区翔英大楼T706
讲座: 泛化性视角下的深度进建与反进建
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 。别离在西安交通大学、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-纽伦堡大学推算机系发展工作 。2016年参与上海交通大学任副教授并入选青年千人打算、2024年提升教授 ，现任上海交通大学自动化系副主任 。面向深度进建泛化性 ，黄晓霖在函数空间、优化步骤、匹敌攻击等方面进行了持续钻研 ，颁发机械进建领域顶刊JMLR、IEEE TPAMI论文计算十余篇 ，在Nature Review Methods Premiers颁发综述1篇 ，以及其他沉要期刊/会议（如IJCV, ACM ToG, ACHA, IEEE TIP, IEEE TMI, NeurIPS, ICLR, CVPR, MICCAI等）论文数十篇 。目前担任Machine Learning的Action Editor、ICLR、ICCV的Area Chair、AAAI的Senior TPC member等；承？萍疾砍恋阊蟹⒖翁狻⑻烊换鹈嫔舷钅俊⑸虾Ｊ锌莆宋悄茏ㄏ畹 ，并与华为、美敦力等公司进行了持久的合作 。
讲座提要：
泛化性是机械进建理论的主题问题 ，深度神经网络的复杂性为泛化性分析提出了新的挑战 ，在性质上 ，过参数化使得深度网络的好多部门解拥有相近的训练误差 ，但各自的泛化性分歧 。这将泛化性与整个训练动态 ，而不仅仅是网络结构有关联 。本汇报将以此为概想 ，汇报动态低维子空间理论（DLDR）、锐度敏感算法（SAM）的近期进展 ，并探求泛化性分析在机械反进建（Machine Unlearning）中的沉要作用 。
约请人：通讯与信息工程学院 刘志钻研员
欢迎宽大老师和学生参与！
