講座報告主題：多分布魯棒優化
專家姓名：張利軍
日期：2025-05-24 時間：09:45
地點：會議中心第一報告廳
主辦單位：計算機科學與通信工程學院
主講簡介：張利軍，南京大學人工智能學院教授。在CCF-A類期刊和會議上發表論文120余篇。目前擔任著名國際期刊Machine Learning、TMLR的執行編委，多次擔任ICML、NeurIPS、ICLR等頂級會議的領域主席。主持基金委聯合重點項目，新一代人工智能國家科技重大專項的課題等。曾獲首屆達摩院青橙獎、中國科協青年人才托舉工程等榮譽。研究專長：主要研究大規模機器學習與優化。
主講內容簡介：傳統的機器學習假設訓練和測試數據服從同一分布，然而現實應用中廣泛存在分布偏移，導致學習模型性能下降。為了提升模型的魯棒性，學術界提出了多分布魯棒優化（GDRO），旨在最小化多個分布上的最大風險。本次報告將回顧GDRO的研究現狀，并介紹我們近期在該方向的研究成果。首先，我們分別通過隨機鏡像下降、非遺忘在線學習，提出了兩種具有最優樣本復雜度的隨機優化算法；然后，我們將GDRO拓展到非平衡數據、異質分布兩種場景。
歡迎師生參加！
