【斯坦福博士论文】弥合自动化逻辑推理与机器学习之间的差距

随着机器学习系统逐渐成为我们日常生活的组成部分，尤其是基础模型的显著进步，我们必须评估它们的可信性、公平性，并探索改进这些关键方面的方法。本论文探讨了机器学习模型性能、鲁棒性和公平性的测量与提升。此外，我们还研究了这些系统在新应用领域的设计和部署，并将这些指标作为重要目标。

本论文旨在使机器学习在总体上变得更加可信和强大。第一个主题是评估机器学习模型的鲁棒性和公平性及其改进策略。我们的方法结合了分布鲁棒优化（DRO）和人类难以察觉的对抗攻击，同时提高了模型的鲁棒性和公平性。通过分析机器学习系统的鲁棒性和公平性，我们直观地将机器感知与人类感知更接近。除了鲁棒性和公平性之外，我们还研究了梯度流方法，以缓解数据稀缺问题，并在少样本学习环境中提高分类系统的性能。我们证明了梯度流方法能够全局收敛，并且在下游迁移学习任务中展示了其生成有用数据样本的能力。

最后，我们专注于机器学习算法在材料科学领域的创新应用。具体来说，我们设计了机器学习系统来加速分子模拟中罕见事件的采样。与传统采样方法相比，我们的方法在速度上有显著提高，同时对这些罕见事件的概率估计也更加鲁棒。

在整个论文中，我们展示了机器学习在多个方面的改进，包括公平性和鲁棒性。我们还展示了它在传统应用如机械模拟中的强大能力。未来的工作将扩展这些系统，以应对更复杂和更高维度的挑战。通过不断的努力，本论文为开发更加可靠和强大的机器学习系统做出了贡献。。