2021年10月22日，应UIC理工科技学部及统计与计算智能研究所的邀请，广东财经大学陈蔼祥教授为UIC师生带来了主题为“无偏分层统计量及其快速梯度优化算法”的讲座。陈教授介绍了一个新的无偏分层统计量 和一种名为MSSG的新算法，并与其他现有方法进行了比较。

陈教授正在进行演讲

陈教授是广东财经大学副院长、韦恩州立大学和北京大学的访问学者、人工智能前沿专著《深度学习》的作者，主持科研项目5项（其中包括国家社科项目1项）。

陈教授解释了为什么要提出这个新统计量的原因，以及要如何去构造它。随后，他展开了一个有关于无偏估计量误差分析的讨论，并且介绍了一个基于此统计量的新算法：MSSG算法。

陈教授将MSSG算法应用到实践中，并展示了与其他3种算法（Batch、SGD和）的对比结果。结论指出：在绝大多数情况下，MSSG算法的训练和测试准确度都是最好的。

陈教授正在讲述对比结果

在讲座的最后，陈教授与听众互动并回答了他们的问题。

陈教授正在回答问题

潘建新教授（右）赠予陈教授（左）UIC纪念品

陈教授与UIC老师们合影

文：刘馨慧

图：刘馨慧

编辑：张国秋 胡笳