理学院数学系本科生曹宇舟在弱监督学习方面取得重要成果
本网讯日前，理学院数学系徐义田教授指导的本科生曹宇舟在机器学习领域国际会议CCF-A类会议ICML2021上在线发表了题为“Learning from Similarity-Confidence Data.”的论文。
弱监督学习是一种有效的机器学习方法，是当前机器学习研究的热门话题，它可以有效减少标注数据所需的人力与时间。该论文提出了一种新颖的基于相似置信度学习的算法，该算法建立了无需真实标签，仅利用成对的无标签样本以及它们之间的相似度构造分类风险无偏估计量，并从理论上证明了该方法的概率收敛误差上界。在大数据时代标签缺失的情况下，对提高数据利用效率方面有着十分重要的意义。
理学院2017级数学与应用数学专业本科生曹宇舟为该论文第一作者，该生曾获优秀学生奖学金、学习优秀一等奖学金、ACM-ICPC国际大学生编程竞赛亚洲区域赛铜奖、全国大学生数学建模竞赛二等奖。该生大二就跟随徐义田老师做科研，目前他已在Knowledge-Based Systems上以第一作者发表高质量论文1篇。
徐义田教授为该论文的通讯作者，他主要从事机器学习方面的研究，多项科研成果已发表在包括TPAMI等IEEE Trans系列刊物上。该研究得到了国家自然科学基金和北京自然基金的资助。
ICML（国际机器学习大会，International Conference of Machine Learning）是机器学习和人工智能领域顶级国际学术会议，由国际机器学习学会（IMLS）主办，被中国计算机学会（CCF）推荐为A类国际学术会议，至今已举办37届，今年将于2021年7月18日-7月24日在线上召开。本届ICML会议共收到投稿5513篇，其中录用论文1184篇，录取率约为21.5%。
近些年来，理学院注重本科生的科研训练和学科竞赛能力的提升，帮助学生挖掘学习兴趣和研究潜力，培养学术创新型人才。目前已有多名本科生在国内外重要期刊、会议、学科竞赛中取得优异成绩。
论文预印本链接详见： https://arxiv.org/abs/2102.06879