西南财经大学吕绍高副教授做客学术沙龙

文:教师发展中心、计算机学院 图:计算机学院 / 来源:计算机学院 党委教师工作部、人力资源部 / 2017-12-29 / 点击量:6928

  12月22日,西南财经大学吕绍高副教授做客学术沙龙,在清水河校区为我校师生带来题为Distributed Learning for Semi-parametric Models with Statistical Guarantee的学术报告,与师生共同探讨半参数模型的分布式学习。本次活动由国家“青年千人”计划入选者、计算机科学与工程学院徐增林教授主持。

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  报道中,吕绍高分享了在分布式学习方面的最新研究研究。他提到,高维线性回归估计和分布式学习在历年计算机领域顶级会议和期刊上都是热点问题,如NIPS 2009发表了第一篇相关的文章,主要通过随机梯度,通过抽取一部分来计算一部分梯度,最终衡量其收敛性。JMLR 2013年上也有一篇文章,主要是考虑一般的LOSE参数估计,来解决分布式是如何去影响模型、算法、统计等三方面的误差,并得出结论:方法越复杂,噪音就越大,污染越多,效果可能更差,所以样本量越大并非是好事,还要考虑feature的个数对样本的影响,回归、lasso的迭代、加权的lasso问题。所以前期数据的预处理很重要。其次,在分布式学习中,半参模型可以看成一个非参问题,而研究非参问题是比较容易的。

  最后,吕绍高还分享了对部分线性模型中高维线性分量的研究。他们团队提出了一种基于每个独立估计量参数系数平均值的新的无偏估计,理论上也给出了一个更广的调优参数限制,并在高维和分布式环境下做了测试。

  吕绍高的报告深入浅出,给师生们上了一堂丰富多彩的关于统计机器学习的课程,引起了很多同学和老师热烈讨论。

  本次沙龙由人力资源部教师发展中心主办,计算机科学与工程学院承办。


编辑:胡武辉  / 审核:林坤  / 发布者:林坤