学术报告

题      目：深度学习的稀疏化训练算法与应用

报  告  人：张炼  研究科学家  (邀请人：钟柳强 )

                                  深圳市大数据研究院

时      间：7月10日  17：00-18：00

地     点：数科院西楼二楼会议室

报告人简介:

        张炼,深圳市大数据研究院研究科学家。于2015年获得浙江大学数学学士学位，2019年获得香港科技大学数学博士学位，2019年至2020年在美国宾州州立大学数学系从事博士后研究工作。张炼的主要研究兴趣包括数值模拟和深度学习，特别是流固耦合和计算机视觉的算法研究及其在工业界的应用。张炼博士共发表学术论文9篇，多次受邀在学术会议上做报告，主持和参与了10多个学术和工业界项目。

摘      要：

       本报告首先从数学的角度介绍深度学习中的图像分类技术，然后讨论一种稀疏训练算法—Regularized Dual Averaging ( RDA ) method，该方法可以有效地用于训练稀疏的深度神经网络，在保证精度的前提下大大降低神经网络的参数量。最后，本报告还会介绍一些深度学习在不同实际问题中的应用。