报 告 人：孟德宇 教授 西安交通大学

报告时间：3月8日（周五）10:00～11:30

报告所在：校本部东区盘算机大楼1104室

邀 请 人：岳晓冬 副教授

报告摘要：

在现实重大情形下，，用以训练的数据标记通常包括大宗噪声（过失标记）。。。。。。接纳数据加权的方法是对该噪声标记问题一种通用的要领，，例如着重于易分类样本的自步学习要领与着重于难分类样本的boosting算法等。。。。。。然后，，现在对数据加权仍然缺乏统一的学习模式，，且一样平常总要涉及超参数选择的问题。。。。。。本报告将汇报一种新的元学习要领，，通过在无误差元数据的指导下，，能够对保存误差的噪声标记数据的训练模式举行有用的调理与控制，，从而在很洪流平上阻止了超参数调理的问题，，并通过数据驱动的方法实现了自顺应选择权重付与的方法。。。。。。通过在噪声标记数据集上的测试，，起源验证了该要领的有用性与稳固性。。。。。。

报告人简介:

孟德宇，，西安交通大学，，教授，，博导，，万人妄想青年拔尖人才，，现任西安交通大学大数据算法与剖析手艺国家工程实验室机械学习教研室认真人。。。。。。2012至2014年在Carnegie Mellon University任会见学者，，揭晓论文80余篇，，其中包括TPAMI、TNNLS、TIP等IEEE Transactions期刊论文22篇，，ICML、AAAI、CVPR等CCF A类聚会论文32篇。。。。。。曾担当ICML、NIPS等机械学习领域顶级学术聚会程序委员会委员，，AAAI2016、IJCAI2017等人工智能领域顶级学术聚会高级程序委员会委员。。。。。。现在研究事情主要聚焦于自步学习、误差建模、张量希罕性等机械学习与盘算机视觉领域的基础研究问题。。。。。。

小我私家主页：http://dymeng.gr.xjtu.edu.cn

主理单位：8188cc威尼斯盘算机工程与科学学院