10月20日下午，應科技處、前沿院與電子信息與人工智能學院邀請，宮辰教授做客我校“前沿科學報告”，作了題為“Class-Wise Denoising for Robust Learning under Label Noise”的學術報告。本次報告會由電智學院副院長雷濤主持，學院相關專業(yè)教師和研究生聆聽了此次報告會，因疫情影響，本次報告采取線上會議的方式進行。

宮辰教授首先對標簽噪聲學習作了簡單介紹，在數據集制作過程中，由于主觀或者客觀原因會導致標簽噪聲的出現(xiàn)，對最終的分類模型性能造成一定影響，因此應對標簽噪聲十分重要。一種稱為“Class-Wise Denoising”（CWD）的新穎魯棒學習算法被提出，該算法以類級方式處理噪聲標簽，從而簡化整個噪聲校正任務。宮教授通過假設訓練集中的正負標簽是干凈的，構造兩個虛擬輔助集，從而分別處理原始的假陰性標簽和假陽性標簽。因此設計了改進的質心估計器，這有助于產生更準確的風險估計器。并從理論方面證明了CWD算法能夠在標簽噪聲下產生改進的分類性能，通過實驗結果比較得到，在各種基準的數據集上算法的有效性和先進性。

會后，宮辰教授與參會師生就相關專業(yè)問題進行了探討與解答。宮辰教授的學術分享開闊了廣大師生的視野，使大家對處理標簽噪聲的重要性有了新的認識，也對相關專業(yè)的研究具有一定的啟發(fā)作用。

新聞小貼士：

宮辰，南京理工大學教授、博導，于2016年獲上海交通大學和悉尼科技大學雙博士學位。已在世界頂級期刊或會議上發(fā)表100余篇學術論文，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項發(fā)明專利獲得授權。目前擔任NePL副編委，AIJ、JMLR、IEEE T-PAMI、IJCV、IEEE T-NNLS、IEEE T-IP、IEEE T-KDE等30余家國際權威期刊審稿人，以及ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICDM等多個國際會議的(S)PC member。曾獲吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎、江蘇省杰青、中國科協(xié)“青年人才托舉工程”、中國人工智能學會“優(yōu)秀博士學位論文”獎、上海市自然科學二等獎、上海交通大學“優(yōu)秀博士學位論文”獎、江蘇省“六大人才高峰”“香江學者”等，并入選百度發(fā)布的全球華人AI青年學者榜單。

（核稿：雷濤 編輯：劉倩）