讲座报告主题：多分布鲁棒优化
专家姓名：张利军
日期：2025-05-24 时间：09:45
地点：会议中心第一报告厅
主办单位：计算机科学与通信工程学院

主讲简介：张利军，南京大学人工智能学院教授。在CCF-A类期刊和会议上发表论文120余篇。目前担任著名国际期刊Machine Learning、TMLR的执行编委，多次担任ICML、NeurIPS、ICLR等顶级会议的领域主席。主持基金委联合重点项目，新一代人工智能国家科技重大专项的课题等。曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程等荣誉。研究专长：主要研究大规模机器学习与优化。

主讲内容简介：传统的机器学习假设训练和测试数据服从同一分布，然而现实应用中广泛存在分布偏移，导致学习模型性能下降。为了提升模型的鲁棒性，学术界提出了多分布鲁棒优化（GDRO），旨在最小化多个分布上的最大风险。本次报告将回顾GDRO的研究现状，并介绍我们近期在该方向的研究成果。首先，我们分别通过随机镜像下降、非遗忘在线学习，提出了两种具有最优样本复杂度的随机优化算法；然后，我们将GDRO拓展到非平衡数据、异质分布两种场景。

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