本文主要是介绍Talk｜北京理工大学陈焕然：损失函数景观与泛化性的关系，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本期为TechBeat人工智能社区第573期线上Talk。
北京时间2月22日(周四)20:00，北京理工大学本科生—陈焕然的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “损失函数景观与泛化性的关系”，系统地介绍了他们在发现loss landscape closeness也和泛化性强相关等相关工作所做的研究。
Talk·信息
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主题：损失函数景观与泛化性的关系
嘉宾：北京理工大学本科生 陈焕然
时间：北京时间 2月22日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
点击下方链接，即可观看视频！
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Talk·介绍
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之前我们已经了解到loss landscape的平坦性与泛化性强相关。那么，除了平坦性外，还有什么性质和泛化性有关呢？在这篇工作中，我们发现loss landscape closeness也和泛化性强相关。我们证明了对于任何一个有方差的分布，通过优化closeness，都可以bound住泛化误差。
Talk大纲
1、flatness and generalization
2、discovery of closeness
3、theoretical understanding of closeness and generalization
4、methodology
5、application
Talk·预习资料
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论文链接：
https://openreview.net/pdf?id=AcJrSoArlh
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2309.11751
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2209.08473
论文链接：
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Huang_T-SEA_Transfer-Based_Self-Ensemble_Attack_on_Object_Detection_CVPR_2023_paper.html
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2308.10743
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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陈焕然
北京理工大学·本科生
陈焕然是北京理工大学三年级本科生在读，主要研究方向为diffusion model, adversarial robustness。在CVPR, ICLR，IJCAI等国际会议上发表论文5篇。提出的CWA攻击可攻破GPT-4，Bard等商用大模型。同时提出了diffusion classifier，即使用一个现成的diffusion model进行鲁棒分类。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=24692
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