统计与数据科学学院 张德邻 报道
2024年10月28日上午，上海对外经贸大学统计与信息学院院长张日权应邀为统计与数据科学学院师生做学术讲座。讲座在崇真楼110会议室举行，由江苏省政府统计与大数据研究院院长林金官教授主持。
在本次讲座中，张日权教授首先讲述了迁移学习的相关知识，给出了迁移学习的定义：迁移学习（Transfer Learning）是机器学习的一个分支，它指的是将已有模型（通常是在大型数据集上训练得到的）应用于新的但相关的问题上。这种方法可以节省大量的数据收集和模型训练时间。随后介绍了迁移学习的基本思想：先在一个源领域上训练一个模型，然后将该模型或其部分应用于目标领域。这个源领域通常是一个数据充足的任务，而目标领域则是一个数据较为稀缺的任务。通过在源领域上学到的知识，模型可以更好地适应目标领域的任务。随后张日权教授介绍了迁移学习的优势：减少对大量标注数据的需求、提高模型的泛化能力、以及加速模型在新任务上的收敛速度。最后说明了迁移学习在自然语言处理（NLP）、航空领域安全大数据等方面中的应用前景。
随后张日权教授介绍了迁移模型在高维厚尾领域的应用：首先，张教授介绍了已有文献对噪声服从次高斯分布的高维线性回归模型，介绍了基于Lasso的迁移学习算法。然而，当噪声来自厚尾分布时，该算法无法提供有效的估计。张日权教授团队研究了迁移学习框架下的惩罚卷积秩回归模型，旨在提出抵抗厚尾噪声影响的稳健估计，该卷积光滑技术在不产生任何偏差的情况下提高了损失函数光滑程度。
在讲座的讨论环节，与会教师就张日权教授讲座中的相关内容进行了深入地交流与探讨。本次学术讲座取得了圆满成功，通过本次讲座，丰富了我院师生的视野，更为我院师生提供了宝贵的研究信息和思路。
