近日，437bwin必贏國際官網劉威威教授團隊論文“Improved Bounds for Multi-task Learning with Trace Norm Regularization”（《基于矩陣范數正則項的多任務學習的最優界》）被機器學習理論頂級會議COLT 2023錄用。437bwin必贏國際官網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必贏國際官網首次以第一單位在COLT上發表論文。

多任務學習是指通過共享表征層用以同時學習多項任務。多任務學習能夠用更少的樣本取得更好的效果。最近，發表在COLT 2022的工作研究了在每個任務都有很少樣本的情況下，基于矩陣范數正則項的多任務學習的誤差界。但是他們的工作依賴于三個假設。第一，特征是各向同性的；第二，參數矩陣被賦予任務多樣性的假設；第三，任務數大于特征維度。是否能否拋棄這三個假設，并且提升界，是個公開問題，這篇論文解決了這個問題，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的。

國際學習理論大會（Annual Conference on Learning Theory ，簡稱COLT）是由ACM主辦的機器學習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器學習理論前沿的研究水平。