报告人：王熙照
报告题目：局部泛化视角下的机器学习
报告时间：2022年11月2日 15:00
报告地点：腾讯会议543-432-057
报告摘要：泛化能力是有监督学习最关键的性能指标，几乎所有的学习算法都是围绕着提高模型的泛化性能设计的。报告回顾了有监督学习关于泛化能力建模的部分基本范式，指出了泛化能力建模的一些瓶颈问题，重点介绍了局部泛化视角下的机器学习建模及相应的理论分析和算法设计。
讲者简介：王熙照，博士，深圳大学教授，IEEE Fellow，IEEE-SMC计算智能专委会主席，Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。中国人工智能学会（CAAI）会士，CAAI常务理事、CAAI知识工程专委会主任委员。深圳市海外高层次人才，曾获省部级自然科学一等奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖。主要研究兴趣包括不确定性建模和机器学习，在该领域发表学术论文多篇；著有《基于不确定性的决策树归纳》和《Learning with Uncertainty》等著作；主持完成国家自然科学基金等项目多项；累计完成指导博士/硕士学位研究生200多名；曾担任多个国际/国内学术会议的大会或程序主席。
