应物理与电子信息学院邀请，南京理工大学宫辰教授于5月28日来校进行学术交流，并做了题为《面向开放场景的学习问题初探》的学术报告。报告会在学院139会议室举行，会议由物电学院张爱清副院长主持，物电学院相关师生参加了本次报告会。
报告会上，宫辰教授首先指出作为人工智能领域的重要分支，机器学习方面的研究始终广受关注。虽然目前的学习方法在很多领域都取得了一定的进展，但它们大多基于“闭合世界”假设，即在类别已知、标注精确、分布一致的理想化公共基准数据集上训练及评测。因此，得到的模型往往只在预设条件下的理想封闭环境中表现良好，而在现实的开放场景及各类复杂的非理想条件下，算法的效果大打折扣甚至完全失效。因此，为了让机器学习方法真正“走出实验室”服务于实际任务，本报告关注开放环境下的学习问题，重点探讨真实场景中常见的分布外数据、标注噪声、标注缺失等问题给模型训练带来的困难，从而提高算法在实际应用中的泛化性和鲁棒性。相关工作发表于neurips、aaai、tpami、tmm等权威期刊或会议。
报告人简介：
宫辰，教授，博士生导师，现就职于南京理工大学，曾获中组部、江苏省多项人才称号。已在世界权威期刊或会议上发表100余篇学术论文，主要包括ieee t-pami, ijcv, jmlr, ieee t-nnls, ieee t-ip, icml, neurips, cvpr, iccv等，另有9项发明专利获得授权。 目前担任ieee t-csvt, neural networks副编委，aij、jmlr、ieee t-pami、ijcv等30余家国际权威期刊审稿人，以及icml、neurips、iclr、cvpr、iccv、eccv、aaai、ijcai、icdm等多个国际会议的(s)pc member。主持国自然重点项目、面上项目等。曾获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国科协“青年人才托举工程”、中国人工智能学会“优秀博士学位论文”奖、上海市自然科学二等奖等，并入选百度发布的全球华人ai青年学者榜单以及斯坦福大学发布的全球2%顶尖科学家榜单。
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