徐宗本院士《机器学习的前提：一个元理论》，SIGIR2020视频报告

徐宗本院士在SIGIR2020的演讲，突破机器学习前提的瓶颈，非常硬核，值得学习

徐宗本

西安交通大学教授、陈嘉庚奖获得者、中国科学院院士

徐宗本教授发表了280余篇关于非线性功能分析，优化，机器学习和大数据研究的学术论文，其中大部分在国际期刊上。他目前的研究兴趣包括用于大数据分析，机器学习和数据科学的数学理论和基本算法。徐教授获得了许多学术奖项，例如，国家自然科学奖（2007年），国家科学技术进步奖（2011年），CSIAM Su Buchin应用数学奖（2008年）和Tan Kah Kee科学奖（信息技术科学，2018年）。应大会委员会的邀请，他在国际数学家大会（ICM 2010）上发表了45分钟的演讲。2011年当选为中国科学院院士。徐宗本院士在7月27日即主会议的首日下午，围绕“关于机器学习的前提：一个元理论”带来主题演讲。

关于机器学习的前提：一个元理论

机器学习(ML)运行和应用的前提是一系列的前提，这些前提既是AI的巨大成功，也是ML进一步发展的瓶颈。这些前提包括: (一)数据集上损失函数的独立性假设(假设i); (二)假设空间上的大容量假设，包括解(假设二); (三) 训练数据高质量的完备性假设(假设三);欧几里得关于分析框架和方法的假设(假设四)。

在这次演讲中，我们报告了我的团队在如何突破ML的这些预设并推动ML的发展方面所做的努力和取得的进展。对于假设I，我们引入噪声建模原理，根据数据样本的分布自适应地设计ML的损失函数，从而为实现ML的健壮性提供了一种通用的方法。对于假设二，我们提出了模型驱动的深度学习方法来定义深度神经网络(DNN)的最小假设空间，这不仅产生了非常高效的深度学习，而且为DNN的设计、解释和与传统的基于优化的方法联系提供了一种新的方法。对于假设三，我们开发了公理课程学习框架，从一个不完整的数据集，由易到难，一步一步地学习模式，从而为处理非常复杂的不完整数据集提供了可行的方法。最后，对于假设IV，我们引入一般的巴拿赫空间几何，特别是徐罗奇定理，作为对ML问题进行非欧几里得分析的可能有用的工具。在每个案例中，我们都提出了其思想、原理、应用实例和文献。

视频：

假设1：数据集上损失函数的独立性假设

假设2：假设空间上的大容量假设，包括解

假设3：训练数据高质量的完备性假设

假设4：正则化假设

结论：

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