人工智能学院徐明伟同学以第一作者撰写的科研论文被CCF-A类会议NeurIPS 2024会议接收。NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，该会议固定在每年的12月举行，由NIPS基金会主办。NeurIPS为人工智能领域全球最高级别的学术会议之一，是CCF-A类国际学术会议。
论文详情
题目：Sharpness-Aware Minimization Activated Interactive Teaching Understanding and Optimization
指导教师：曹晓锋
会议名称：NeurIPS 2024
会议类别：CCF-A类会议
论文概述：
教学是理解多种智能之间互相作用的潜在有效方法。先前的探索已经令人信服地表明，教学为学习模型提供了额外的观察和演示机会，如数据提炼和选择。然而，互动教学的优化原则和收敛性缺乏理论分析。在这方面，共同教学(Co-teaching)作为一个显著的原型。在本文中，我们讨论了共同教学作为从Sharpness-Aware Minimization (SAM)中得出的更大损失景观的削减作用。然后，我们将共同教学分类为使用期望最大化(EM)的迭代参数估计方法。共同教学的收敛通过不断优化对数边际似然的变分下界来实现。这个下界代表了在一个缩放的、分解的变分分布下，潜在变量的对数后验分布的期望值。为了进一步增强互动泛化性能，我们将SAM的强泛化能力整合到共同教学中。这种整合可以被看作是一个新颖的顺序优化问题。最后，我们通过多个实验验证了我们方法的性能。
吉林大学｜人工智能学院
吉林省长春市｜吉林大学中心校区
正新楼｜7F
