Talk 2: The Long March of Theoretical Exploration of Boosting.
Báo cáo mời: GS. Zhi-Hua ZHOU, Nanjing University.
Thời gian: 15:00 đến 17:00 ngày 08/07/2022.
Địa điểm: Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM)
Hình thức: Kết hợp trực tiếp tại VIASM và trực tuyến tại Link tham dự:
- Join Zoom Meeting: https://zoom.us/j/8948173518?pwd=RXJ3bXU0dkdSWmp1UXFadVlEOGhEdz09
- Meeting ID: 894 817 3518
- Passcode: 888888
và Livestream tại: https://
Abstract: AdaBoost is a famous mainstream ensemble learning approach that has greatly influenced machine learning and related areas. A fundamentally fascinating mystery of Adaboost lies in the phenomenon that it seems resistant to overfitting, which has inspired a lot of theoretical investigations. In this talk, we will briefly introduce the long history of learning theory studies and debates about Boosting, where the recently concluding result discloses the importance of minimizing margin variance when maximizing margin mean during learning process, which provides new inspiration for the design of powerful learning algorithms such as ODMs (Optimal margin Distribution Machines).
Seminar gồm hai phần, phần 1 từ 15:00-16:00 với video bài giảng của GS Zhi-Hua Zhou (dài 43 phút), phần 2 từ 16:00 với Q&A và trao đổi về machine learning. Ban tổ chức gợi ý người tham gia lấy video và dành thời gian tìm hiểu trước nội dung "The Long March of Theoretical Exploration of Boosting", nghĩ câu hỏi và vấn đề để trao đổi trong phần 2.
Video bài giảng: Tại đây
Đăng ký tham dự: Tại đây
