2022年10月25日下午，新加坡国立大学何海韵博士受邀做线上学术报告，主题为“Information-Theoretic Characterizationofthe Generalization Error for Iterative Semi-Supervised Learning”。本次报告由北京航空航天大学网络空间安全学院周琳老师主持，共有20余位师生在线参加。

在报告中，何海韵博士首先介绍了利用监督学习进行统计推断的数学模型以及模型中泛化误差的概念。何博士指出传统文献里推导泛化误差上下界的方法无法很好地解释泛化误差与数据概率分布及训练过程之间的关系，何博士利用信息论原理，基于生成伪标签的迭代半监督学习算法为泛化误差提供了精确的表达式，并将其具体化为二元高斯混合模型。随后，何博士具体证明了在方差不太大的情况下，无标签数据的加入提升了训练模型的泛化能力；在方差比较大即数据难以区分的情况下，归一化可以减小泛化误差。

讲座中，何海韵博士细致地回答了部分师生的问题。在讲座结束后，何博士与参会的师生就后续研究方向进行了深入的交流与讨论。

【报告人简介】

何海韵博士目前是新加坡国立大学电气与计算机工程系博士后研究员。她2022年9月于新加坡国立大学电气与计算机工程系获博士学位。在此之前，她曾于2017年获得新加坡国立大学电气与计算机工程学院的硕士学位，于2016年获得北京航空航天大学的工学学士学位。她的研究兴趣包括信息论，统计学习，机器学习及其相关应用。