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理学院张进课题组研究成果被NeurIPS收录为Spotlight论文

近日,我校数学系助理教授张进课题组一篇研究论文被机器学习领域顶级会议NeurIPS收录为Spotlight论文。本次NeurIPS大会共收到9122篇论文投稿,论文录取率为26%。其中Spotlight(亮点)论文录取率小于3%。

该论文题为Towards Gradient-based Bilevel Optimization with Non-convex Followers and Beyond,基于团队相关前期工作ICML 2020 (Paper ID: 1129)与ICML 2021 (Paper ID: 9582),从新的视角来构造逼近框架,设计了Initialization Auxiliary and Pessimistic Trajectory Truncated Gradient Method (IAPTT-GM),解决下层非凸问题。具体来说,针对下层非凸结构特点,设计梯度下降迭代模块,利用迭代初始点作为额外的控制元(Initialization Auxiliary),构造对下层最优解的逼近;另一方面,从理论分析与降低计算负担两个角度,在外层迭代中引入(Pessimistic Trajectory Truncation)机制,构造对上层目标的有效逼近。在基于元学习的小样本分类任务与超参数优化数据超清洗任务上,论文验证了当下层问题有非凸结构时,IAPTT-GM与现有流行算法相比,具有明显的优势。该论文由张进课题组和大连理工大学教授刘日升课题组合作完成,南科大为唯一通讯单位。

据悉,NeurIPS(Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)于1987年首次召开,每年一届,迄今已有35年的历史,是全球最负盛名的 AI 学术会议,主题包括深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。

 

 

供稿:数学系

通讯员:卢圣红