在学术氛围浓厚的校园里，一场关于小样本机器学习的专题报告吸引了众多数学专业学生的目光。11月28日晚上，数统学院2024年“双福·行远”系列讲座在科学城校区A01207教室顺利举办。本次讲座以“小样本背景下的机器学习”为主题，由数统学院李伟凯博士主讲，2022级数学与应用数学系全体同学及感兴趣的高年级研究生参加了讲座。
报告伊始，李伟凯博士首先回顾了当前机器学习领域，特别是大型模型的发展现状。他指出，尽管大模型在处理大规模数据集时表现出色，但是训练好一个好的模型需要满足scaling law，但很多场景没有大数据也没有大算力。事实上，随着数据量的减少，这些模型的性能往往会急剧下降。这一现象引发了在场学生的深思，也为后续的讨论奠定了基础。
随后，李博士转向了小样本学习这一新兴领域。他详细阐述了小样本学习的重要性和挑战性，特别是在数据稀缺的情况下如何有效训练机器学习模型。李博士通过一系列生动的案例和最新的研究成果，展示了小样本学习在提高模型泛化能力、降低训练成本等方面的巨大潜力。
在报告的最后部分，李伟凯博士鼓励在场的同学们积极参与到小样本机器学习的研究中来。他强调，虽然这一领域仍有许多未知和挑战，但正是这些未知和挑战，为年轻学者提供了广阔的探索空间和成长机会。他鼓励学生们保持好奇心和创新精神，勇于探索机器学习的未知领域，为人工智能的发展贡献自己的力量。
报告结束后，学生们纷纷表示受益匪浅。一位参与活动的学生表示：“李博士的报告不仅让我们对小样本学习有了更深入地了解，更重要的是，他激发了我们对机器学习的热情和探索欲望。我们期待在未来的学习和研究中，能够将李博士的见解和建议付诸实践。”
本次“双福·行远”活动不仅为数学专业的学生提供了一个与青年学者面对面交流的平台，也为学院师生在机器学习领域的教学和研究注入了新的活力。
