中国科学院大学MBA教育管理中心

报告题目：Algorithmic design for Wasserstein DRO based Trustworthy Machine Learning and Decision Making

报告人：陈彩华    南京大学

报告时间：2023年4月17日(周一) 9:00-10:30

报告地点：中国科学院大学中关村校区教学楼S406

腾讯会议：600-3383-5064

内容摘要

Abstract: In this talk, we study two key issues of trustworthy machine learning: fairness and robustness. Wasserstein distance and Wasserstein DRO are used to model the issues. By exploiting their structures, we design fast first order split/stochastic algorithms to solve these resulting models. Numerical results show that our algorithm can be 100+ times faster than the standard solvers such as Gurobi. The models and algorithms are also extended trustworthy decision making.

主讲人简介

陈彩华，南京大学理学博士，新加坡国立大学联合培养博士，曾赴新加坡国立大学、香港中文大学等学习与访问。主持/完成的基金包括国家自然科学基金青年项目、面上项目和优秀青年项目等，参与国家自然科学基金重点项目，代表作发表在 Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization 及 CVPR、NIPS 等国际知名学术期刊与会议, 多篇论文入选ESI高被引论文。获华人数学家联盟最佳论文奖（2017、2018连续两年），中国运筹学会青年科技奖（2018），南京大学青年五四奖章(2019)，入选首批南京大学仲英青年学者（全校10人，2018）及江苏省社科优青（2019）。