学术创新年-李雪峰博士专题报告
报告题目：学术创新年-李雪峰博士专题报告
报告人：李雪峰
报告时间：2025年12月29日晚上7:00-8:30
报告地点：莲花街校区6号楼6369会议室
报告人简介：李雪峰，男，快猫短视频
讲师，从事深度学习算法及其在异常检测方面的应用和研究工作，研究方向为深度学习、多模态融合、异常检测、信息安全、隐私保护。先后发表研究论文10余篇。
报告内容简介：异常检测因其自动化、前瞻性的特性，被广泛应用于风险预警和质量保障。成功的异常检测通常需要构建高鲁棒性的判别模型，以精确界定正常模式与异常离群点的数据边界。然而，现实场景中的异常形态具有极强的不确定性和多变性，这使得在特定分布下训练的理想模型往往难以直接泛化到未知或跨域的测试环境。模型泛化与迁移技术解决了上述难题，并避免了对海量未知异常进行穷尽式标注的繁琐过程。本报告针对上述问题展开，介绍复杂数据分布下的异常检测及模型鲁棒性相关研究工作，并使用多领域数据集来测试所提出方法的有效性并与现有主流算法进行系统比较，对所提出方法的决策机制进行可视化解释。
