報告題目:基于相似置信度的成對多示例學習
主講人:劉旭華副教授(中國農業大學)
時間:2025年10月25日(周六)11:00 a.m.
地點:北院卓遠樓305會議室
主辦單位:統計與數學學院
摘要:多示例學習是一種經典的弱監督學習方法,其中樣本被分組為包含不同數量示例的包。由于標注過程需耗費高昂的成本,對每個包進行完整標注極具挑戰性甚至不可行。然而,獲取相似性置信度(即兩個包具有相同標簽的概率)要相對容易。本研究基于相似性置信度包進行多示例學習,提出一種遵循經驗風險最小化原則的包級分類器訓練框架,給出了保證模型收斂性的泛化誤差界,最后通過風險校正來緩解潛在過擬合問題,并給出理論一致性證明。
主講人簡介:
劉旭華,男,中國農業大學理學院應用數學系副教授,北京理工大學博士,美國北卡羅萊納大學教堂山分校訪問學者,研究方向為應用統計、機器學習。發表論文40余篇,研究成果主要發表在Journal Of Statistical Planning & Inference,Test,Electronic of Statistics,Pattern Recognition,Applied Soft Computing等統計學和機器學習領域重要期刊上。主持及參與多項國家自然科學基金,國家科技重大專項和北京市自然科學基金等項目。