4月14日下午，厦门大学信息学院计算机科学与技术系助理教授卢杨博士应邀来我院做了题为“面向非完备数据的深度学习”的学术报告。报告会由陈付龙副院长主持，学院部分教师、研究生90余人聆听了报告。
报告会上，卢杨博士首先介绍了深度学习近年来在各个领域上取得的令人惊叹的成果，既是当前的大模型的成功原因更是因为有海量的优质数据做支撑。随后提出当训练用的数据不够完美，甚至是存在各种各样的问题时，在这种数据上训练得到的深度学习模型还依然强大吗？报告围绕近几年深度学习领域比较前沿的几个方向如联邦学习、长尾学习、噪声标签学习、持续学习等归纳为面向非完备数据的深度学习，并简要介绍在这几种不完美的数据情形之下如何使深度学习模型保持鲁棒。
本次报告会的提问环节气氛活跃，卢杨博士与师生进行了热烈的互动与交流，并且详细回答了现场师生的提问。
