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劉威威教授團(tuán)隊(duì)研究成果被機(jī)器學(xué)習(xí)理論頂級會議COLT 2023錄用

發(fā)布時(shí)間:2023-05-16     瀏覽量:

近日,437bwin必贏國際官網(wǎng)劉威威教授團(tuán)隊(duì)論文“Improved Bounds for Multi-task Learning with Trace Norm Regularization”(《基于矩陣范數(shù)正則項(xiàng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)的最優(yōu)界》)被機(jī)器學(xué)習(xí)理論頂級會議COLT 2023錄用。437bwin必贏國際官網(wǎng)為該篇論文唯一署名單位,劉威威教授為該篇論文唯一作者。這是437bwin必贏國際官網(wǎng)首次以第一單位在COLT上發(fā)表論文。

多任務(wù)學(xué)習(xí)是指通過共享表征層用以同時(shí)學(xué)習(xí)多項(xiàng)任務(wù)。多任務(wù)學(xué)習(xí)能夠用更少的樣本取得更好的效果。最近,發(fā)表在COLT 2022的工作研究了在每個(gè)任務(wù)都有很少樣本的情況下,基于矩陣范數(shù)正則項(xiàng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)的誤差界。但是他們的工作依賴于三個(gè)假設(shè)。第一,特征是各向同性的;第二,參數(shù)矩陣被賦予任務(wù)多樣性的假設(shè);第三,任務(wù)數(shù)大于特征維度。是否能否拋棄這三個(gè)假設(shè),并且提升界,是個(gè)公開問題,這篇論文解決了這個(gè)問題,并且提供了最小最大下界,用以展示出我們提出的上界是最優(yōu)的。

 

 

 

國際學(xué)習(xí)理論大會(Annual Conference on Learning Theory ,簡稱COLT)是由ACM主辦的機(jī)器學(xué)習(xí)理論方向的國際頂級會議。今年舉辦的COLT 2023共收到有效投稿論文474篇,共計(jì)165篇被錄用,會議將于今年7月12日在印度班加羅爾舉行。被錄用的稿件反映了機(jī)器學(xué)習(xí)理論前沿的研究水平。