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光华讲坛—鲁棒与随机优化系列讲座(SIAM Fellow特别讲座):深度学习的线性约束非光滑最优化方法
发布时间: 2021-09-13

主题:鲁棒与随机优化系列讲座(SIAM Fellow特别讲座):深度学习的线性约束非光滑最优化方法

主讲人:香港理工大学 陈小君讲座教授

主持人:工商管理学院 徐亮教授

时间: 2021年8月4日(周三)10:00

举办地点:腾讯会议,ID: 440 959 958

主办单位:工商管理学院 科研处


主讲人简介

陈小君,香港理工大学应用数学系讲座教授。2013-2019年担任香港理工大学应用数学系主任,现任香港理工大学大数据分析中心实验室主任,中科院数学与系统科学研究院-香港理工大学应用数学联合实验室主任。研究领域包括随机均衡问题、变分不等式、非光滑非凸优化,大数据分析中的稀疏优化。担任Area Editor of Journal of Optimization Theory and Applications,并担任包括SIAM Journal on Numerical Analysis,SIAM Journal on Optimization等国际著名刊物的编委,至今已在国际顶尖学术期刊上发表论文80余篇。她曾多次在国际学术会议上做邀请报告,如曾于2012年在国际数学规划会议上作特邀报告。2021当选SIAM Fellow。

内容简介

此报告将介绍用于深度神经网络训练的一类线性约束非光滑非凸优化模型,算法和应用;

1.针对深度学习优化模型最优解集的无界问题,如何利用正则函数和线性约束保证算法的有效性和收敛性;

2.在利用随机梯度算法求解非光滑非凸有限和优化模型时,如何正确计算广义梯度;

3.在利用Capped折叠凹函数近似基数函数时,什么条件可保证近似问题的解是原问题的解以及两问题稳定点的关系;

4.介绍利用深度学习自动分析OCT图像的眼睛脉络膜层。