CCF广东工业大学学生分会举办“‘大神有话说’主题沙龙”学术讲座

CCF广东工业大学学生分会于2024年11月26日（星期二）上午成功举办了主题为“‘大神有话说’主题沙龙”的学术讲座。这场精彩讲座的报告人分别为华南农业大学数学与信息学院在读硕士研究生张海信与广东工业大学在读研究生杨嘉诚。张海信报告题目为“自监督时代下的深度聚类”，杨嘉诚报告题目为“基于深度学习的图像对抗性攻击方法”。

首先由张海信进行演讲，以自监督发展历史带我们进入他所研究的方向与内容，并分享了他在自监督学习领域的最新成果。自监督学习通过利用未标记数据生成训练标签，克服了标注成本高昂的瓶颈，为计算机视觉等领域的表征学习带来了突破性进展。

随之介绍了以往自监督聚类在深度聚类中的应用，并详细解析了他所在团队的研究成果，从数据增强层面、特征尺度层面的探索到粒度优化层面和网络架构层面的探索，最后深入到外部信息层面的探索，张海信在上述探索中都做出了不凡的贡献。

张海信还强调，通过结合外部语义信息与视觉特征的联合学习，其团队实现了多个图像数据集上的最优聚类效果。

杨嘉诚以“对抗性攻击”为主题，首先向观众介绍了这一研究方向的重要性。随着深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用，其脆弱性逐渐显现——对抗性攻击利用模型特征中的漏洞，通过人为干扰数据输入，轻易误导深度学习模型，带来不可忽视的安全风险。

演讲中，杨嘉诚详细介绍了对抗性攻击的多种实现方式，包括跨域攻击和现实世界中的应用实例。他重点阐述了如何通过对抗训练与模型鲁棒性测试等技术增强AI系统的防御能力，并展望了未来可能的研究方向。他指出，“理解并解决对抗性攻击问题，不仅有助于构建更安全的AI系统，还能促进模型的全面优化，为多领域应用奠定基础。”

最后，杨嘉诚还从其所研究方向进行展望，介绍其研究在现实中的实际应用。至此大会圆满结束，各位嘉宾进行合影留念！

讲者介绍：

张海信，华南农业大学数学与信息学院在读硕士研究生，主要从事深度聚类、自监督学习、对比学习方面的研究，已发表学术论文2篇及专利1项，2篇一作学术论文在投，1篇学术论文在修，其中1篇为一作Neural Networks期刊论文（中科院一区，CCF-B类）。学术竞赛方面获得过2024 年广西师范大学研究生创新能力培养学术论坛学术优秀演讲者，2024 年第六届粤港澳大湾区研究生学术论坛学术演讲二等奖，2023 年山西省“机器学习前沿研究生学术论坛”优秀学员， 2023 年“丁颖杯”大学生创业计划竞赛优秀奖，2022 年“丁颖杯”暨“挑战杯”广东课外学术科技竞赛校级三等奖。

杨嘉诚，广东工业大学在读研究生，研究方向为对掌静脉图像的对抗性攻击。已投稿两篇论文，其中1篇为一作Neural Networks期刊论文（中科院一区，CCF-B类）已被接收，另一篇会议论文在投。曾获得OpenCV竞赛二等奖，在2024年的奖学金评比中获得校级一等奖学金和国家奖学金。