5月10日，應(yīng)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院邀請,，福州大學(xué)劉勇進(jìn)教授做客“牧野格致”講堂為學(xué)院師生作題為“qNBO: quasi-Newton Meets Bilevel Optimization”的學(xué)術(shù)講座,，學(xué)院相關(guān)研究方向師生參加此次講座,，裴永剛主持,。

  雙層優(yōu)化解決了分層學(xué)習(xí)任務(wù)中的挑戰(zhàn),，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引起了極大的興趣,。梯度下降法在雙層優(yōu)化中的實(shí)際應(yīng)用遇到了計(jì)算困難,，特別是精確下層解的計(jì)算和下層目標(biāo)的Hessian逆。雖然這兩個(gè)方面是內(nèi)在聯(lián)系的,，但現(xiàn)有的方法通常通過解決低級(jí)問題和Hessian逆-向量積的線性系統(tǒng)來分別處理它們,。劉勇進(jìn)教授介紹一個(gè)通用框架，以協(xié)調(diào)的方式解決這些計(jì)算挑戰(zhàn),。具體來說,，劉勇進(jìn)教授利用準(zhǔn)牛頓算法來加速低級(jí)問題的求解，同時(shí)有效地近似Hessian逆-向量積,。此外,，通過利用BFGS的超線性收斂特性，劉勇進(jìn)教授在框架內(nèi)建立了BFGS自適應(yīng)的非漸近收斂分析,。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,，所提出的算法在現(xiàn)實(shí)世界的學(xué)習(xí)任務(wù)中具有相當(dāng)或更優(yōu)的性能，包括超參數(shù)優(yōu)化,、數(shù)據(jù)超清洗等,。報(bào)告結(jié)束后，劉勇進(jìn)教授針對與會(huì)師生提出的相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)解答,，并與大家展開深入的討論交流,。

  專家簡介：

  劉勇進(jìn)，福州大學(xué)嘉錫學(xué)者特聘教授,、博士生導(dǎo)師,，福建省閩江特聘教授,、福州大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長，擔(dān)任福建省應(yīng)用數(shù)學(xué)中心（福州大學(xué)）主任,。研究興趣主要包括：最優(yōu)化理論,、方法與應(yīng)用，大規(guī)模數(shù)值計(jì)算,，統(tǒng)計(jì)優(yōu)化等,，研究成果在包括Mathematical Programming (Series A)、SIAM Journal on Optimization,、SIAM Journal on Scientific Computing等優(yōu)化與計(jì)算領(lǐng)域國際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表,。主持國家自然科學(xué)基金4項(xiàng)（面上項(xiàng)目3項(xiàng)、青年基金1項(xiàng)）,，主持教育部,、省重點(diǎn)項(xiàng)目等部省級(jí)縱向科研項(xiàng)目7項(xiàng)。現(xiàn)任中國數(shù)學(xué)會(huì)理事,、中國運(yùn)籌學(xué)會(huì)數(shù)學(xué)規(guī)劃分會(huì)常務(wù)理事,、中國運(yùn)籌學(xué)會(huì)算法軟件與應(yīng)用分會(huì)常務(wù)理事、中國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)理事,、中國運(yùn)籌學(xué)會(huì)智能工業(yè)數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化分會(huì)理事,、福建省運(yùn)籌學(xué)會(huì)會(huì)長、福建省數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)副會(huì)長,。擔(dān)任國際期刊Annals of Applied Mathematics編委,。

（數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 郭靜邑）