为帮助研究生了解前沿科学技术知识，开拓视野，提升学术素养，由北京交通大学研究生工作部主办，数学与统计学院承办的“求实”论坛于2022年12月4日下午在腾讯会议平台成功举办。活动有幸邀请到帝国理工工程学院的周声龙研究员做专题报告，主题为《0/1 Loss Optimization in Machine Learning》。数统学院副书记、副院长刘玉婷，副院长孔令臣出席了本次讲座，全校共120余名研究生共同参与了本次活动。

    首先刘玉婷老师介绍了本次活动的主讲人和主讲内容。周声龙研究员于2011和2014年分别获得北京交通大学学士和硕士学位，2018年获得英国南安普顿大学博士学位。曾在南安普顿大学数学学院担任过Research Fellow （2017- 2020）和Teaching Fellow（2020-2021）职位。之后他加入帝国理工工程学院并担任Research Fellow 至今。

    他的研究方向是最优化理论和方法，研究兴趣包括稀疏低秩矩阵优化、0/1优化、双层优化、以及机器学习中的优化问题。其研究成果多次发表于最优化、计算科学、人工智能、信号处理领域顶级期刊SIAM OPT、SIAM J. Sci. Comput.、Comput.、Appl. Comput. Harmon.、J. Mach. Learn. Res.、IEEE TPAMI、IEEE TSP。获2019年世界华人数学家大会颁发的“新世界数学奖博士论文优胜奖”，并担任过IEEE VTC2022-Fall研讨会主席。

    主讲内容是0/1损失优化对机器学习的影响，同时0/1损失优化与神经网络、大数据计算相关，与最优化目标问题也是相关的，属于统计优化方向。

    在专题报告中，周声龙研究员引入0/1损失优化，介绍0/1损失函数概念、解法以及应用，并展示它在处理机器学习里各种问题的巨大优势。0/1损失函数，又称阶梯函数，是自变量为正时取值为1，其他情况下取值为0 的函数。它能刻画事物的两面性，比如，阴与阳，正与负，对与错，相似与不相似等等。因此，它被公认为最自然的一类损失函数并应用于诸多实际领域，例如支持向量机、深度神经网络、一比特压缩感知等等。但是，0/1损失函数的不连续性长时间阻碍它的进一步发展。几乎所有的现存的相关理论和算法都是建立于它的近似或替代函数之上，也就是没有直接优化0/1损失本身。

    报告后，周声龙研究员和师生们进行了深刻的互动交流，对相关专业问题进行了解答。周声龙研究员的报告内容丰富新颖，针对性强，表达朴实生动，激励同学们深入了解学习。同学们认真聆听周声龙研究员的报告，深刻地理解到0/1损失优化和机器学习的关联。最后，孔令臣老师对此次报告进行了总结，并对周声龙研究员表示了感谢。

    本次讲座增强了研究生们对统计优化方向领域前沿知识的了解，掌握最新研究动态，拓展了研究生的研究方法、思维方式及科研探索思路。学术讲座对于研究生开阔视野、拓宽知识面、增加信息量具有重要意义。同时提升了研究生的创新思维能力，让广大研究生了解国内外科学研究的前沿问题，激发同学们从事科学研究的兴趣。

    研究生“求实”论坛是由研工部全新打造的“小规模、精品化、重讨论、全维度”的交流平台，发挥教师、优秀研究生等校内力量，汇聚科研学者、政企、杰出校友等校外资源，围绕研究生学术、科研、职业等多方面内容开展，每月固定时间及场地，以沙龙、论坛、讲座、研讨等多种形式呈现，旨在营造百花齐放、百家争鸣的氛围，拓宽研究生视野，营造优良学风，提高学术表达能力，培养批判性思维能力，强化沟通交流能力，提升职业规划能力，助力研究生全面成长成才。