讲座主题：深度学习数据扰动的理论与方法

主要内容：本报告主要介绍课题组近年来在深度学习数据扰动理论与方法上的探索与进展。深度神经网络最主要的应用之一就是图像与文本分类。提出了一个深度学习数据扰动的分类体系，对相关算法进行了系统性的梳理。该体系可将许多表面上毫无关联的算法建立一个内在的连接，还可以衍生出许多新的分类算法。

主讲人简介：吴偶，男，国科大杭州高等研究院智能科学与技术学院教授、博士研究生导师。主要研究方向为深度学习数据优化与可解释性、数据智能与安全的理论算法研究及应用。研究成果主要发表在IEEE TPAMI，TKDE，TIP，TNNLS，TCYB，TAFFIC，ACM TKDD，IPM，INS，AAAI，ECML等知名国际期刊与会议上。曾先后就职于中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室、天津大学(国家)应用数学中心等国家级科研机构。曾主持国家自然科学基金项目、省级重点科研项目以及企业横向委托研发课题若干项。曾获中国专利奖、北京科学技术一等奖、北京市发明专利一等奖，中国电子学会优秀硕士论文指导教师、天津大学教学成果一等奖等奖励。

讲座时间：2025年6月18日14:00-16:00

讲座地点：理学院1-806会议室