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。
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