2023年10月25日中午，大数据学院于子彬院北201会议室展开了第二十二期大数据学院青年小讲堂，学院青年研究员丁亮老师进行了以“Random Smoothing Regularization in Kernel Gradient Descent Learning”为主题的分享，学院各位青年老师参加了此次分享会。
丁亮老师介绍了基于核方法的数据增广理论。分享会开始，丁亮老师对数据增强进行了解释，尽管数据增广在各种应用中取得成功，但对其具体理论和机制仍缺乏系统性研究。本次分享会，丁老师提出了一个随机平滑正则化的框架，以深入研究数据增广对各种估计模型，包括神经网络在内的不同模型的影响。在该框架下，数据增广被看作一种正则化形式，通过向输入数据引入噪音，鼓励模型学习更一般化的特征，从而有助于防止过拟合。
在分享会期间，大家一起讨论了代表性的开放性问题，此次分享会在热烈的讨论中圆满结束。