2024年5月14日下午，电子科技大学教授、博士生导师杨国武受邀来校，为bv伟德师生作了题为“Noisy Label Learning with Provable Consistency for a Wider Family of Losses”的学术报告。计算机科学与工程学院、电子信息与自动化学院和理学院的部分师生参加了报告会。

杨国武在其报告中，深入探讨了机器学习领域中的标签噪声学习问题。他强调，在深度学习的应用实践中，噪声的普遍存在严重制约了模型泛化能力的发挥，使得标签噪声学习成为当前研究的热点之一。针对深度学习模型在面对训练集中错误标签时易于过拟合的问题，杨国武及其团队借鉴量子力学中的叠加态原理，创新性地开发了一种动态标签学习算法。该算法能够兼容并利用多种为传统深度学习所设计的损失函数，以适应标签噪声的学习需求。它在含噪声的训练数据集上展现出了卓越的性能，能够有效地收敛至最优模型，且不依赖于特定的损失函数或标签分布。

报告结束后，杨国武还与bv伟德师生就深度学习的理论基础、科技论文撰写等议题进行了深入的讨论和交流。

人物名牌：杨国武，电子科技大学计算机科学与工程学院教授、博导，现为福建省闽江学者。主要研究方向包括量子计算、机器学习、形式化方法等。主持了5个国家自然科学基金面上项目，1个博士点基金，多个横向项目，参与了科技部核高基重大专项和973项目各1项等。在国内外刊物和会议上发表论文150余篇，其中SCI检索80多篇。授权发明专利10个。2020年获得四川省科技进步奖二等奖。

信息来源：计算机科学与工程学院

文字：刘思琴|图片：魏士伟|送审：尹诗雯|审核：刘莉湘君|编辑：刘亚宁