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数学与统计学系举行研究生学术年会系列报告
发布时间:2022-11-19

  

(通讯员:王岩 刘畅)11月18日,来自中国农业大学、中国地质大学(武汉)、湖北大学的三位专家学者做客理学院研究生学术年会,分别以“Safe screening rule for sparse learning”“深度学习在地震数据插值中的应用研究”“高光谱遥感图像小样本分类方法研究”为主题作学术报告。活动采取线上线下方式进行,近百名师生参加本次活动。

中国农业大学徐义田教授就“大数据背景下如何提高稀疏学习模型的训练速度”进行展开,针对样本稀疏、特征稀疏、样本与特征同时稀疏三种情况下,基于优化理论,结合参数选择过程进行安全筛选,在保证精度不变的情况下删除那些冗余的样本或特征,极大提高模型的训练速度。中国地质大学付丽华教授提出,复杂的地质条件和经济成本等限制,造成采集到的数据在空间上稀疏或不规则分布,而数据的稀疏或不规则分布会严重影响后续资料的处理和解释。利用数据插值技术对地震道集进行高精度、高分辨率、高效的规则化重建,可以获取高质量地震资料、降低勘探成本并提高成像精度,同时可将其推广到更复杂稀疏学习模型中,加快问题的求解。湖北大学彭江涛教授在报告中指出,由于采集条件限制和人工标注成本较高,遥感图像通常面临标记样本稀缺问题,在有限标记样本下,开展高光谱遥感影像分类研究具有重要的实际应用价值和意义。并重点介绍了自监督对比学习、少样本学习、领域自适应相关的小样本深度分类模型,给出相关方法在典型高光谱遥感影像上的应用情况。

本次学术报告作为理学院2022年研究生学术年会系列活动,聚焦学术前沿与领域热点,通过搭建高质量学术研究与交流讨论平台,帮助研究生,帮助研究生们拓展学术视野,提升创新能力,培养创新思维,激发学术志趣。

编辑:刘畅

审核李伟夫


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