宫辰教授做客我校“前沿科学报告”

10月20日下午，应科技处、前沿院与电子信息与人工智能学院邀请，宫辰教授做客我校“前沿科学报告”，作了题为“Class-Wise Denoising for Robust Learning under Label Noise”的学术报告。本次报告会由电智学院副院长雷涛主持，学院相关专业教师和研究生聆听了此次报告会，因疫情影响，本次报告采取线上会议的方式进行。

宫辰教授首先对标签噪声学习作了简单介绍，在数据集制作过程中，由于主观或者客观原因会导致标签噪声的出现，对最终的分类模型性能造成一定影响，因此应对标签噪声十分重要。一种称为“Class-Wise Denoising”（CWD）的新颖鲁棒学习算法被提出，该算法以类级方式处理噪声标签，从而简化整个噪声校正任务。宫教授通过假设训练集中的正负标签是干净的，构造两个虚拟辅助集，从而分别处理原始的假阴性标签和假阳性标签。因此设计了改进的质心估计器，这有助于产生更准确的风险估计器。并从理论方面证明了CWD算法能够在标签噪声下产生改进的分类性能，通过实验结果比较得到，在各种基准的数据集上算法的有效性和先进性。

会后，宫辰教授与参会师生就相关专业问题进行了探讨与解答。宫辰教授的学术分享开阔了广大师生的视野，使大家对处理标签噪声的重要性有了新的认识，也对相关专业的研究具有一定的启发作用。

新闻小贴士：

宫辰，南京理工大学教授、博导，于2016年获上海交通大学和悉尼科技大学双博士学位。已在世界顶级期刊或会议上发表100余篇学术论文，主要包括IEEE T-PAMI, IEEE T-NNLS, IEEE T-IP, IEEE T-CYB, ICML, NeurIPS, CVPR, AAAI, IJCAI, ICDM等，另有7项发明专利获得授权。目前担任NePL副编委，AIJ、JMLR、IEEE T-PAMI、IJCV、IEEE T-NNLS、IEEE T-IP、IEEE T-KDE等30余家国际权威期刊审稿人，以及ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICDM等多个国际会议的(S)PC member。曾获吴文俊人工智能优秀青年奖、江苏省杰青、中国科协“青年人才托举工程”、中国人工智能学会“优秀博士学位论文”奖、上海市自然科学二等奖、上海交通大学“优秀博士学位论文”奖、江苏省“六大人才高峰”“香江学者”等，并入选百度发布的全球华人AI青年学者榜单。

（核稿：雷涛 编辑：刘倩）