摘要：In this talk, I will discuss the effectiveness and error analysis of using pre-training and fine-tuning techniques based on deep sufficient and invariant representation learning. Our theory  may explain why fine-tuning works when the sample size is not so large.

报告人简介：

焦雨领, 武汉大学数学统计学院副教授、博导.  主要研究方向科学计算、机器学习. 国家级青年人才. 任ACM Transaction on Probabilistic Machine Learning 编委。在包括 AoS、JASA,  SINUM、SICS、SIMA、SICON, ACHA、 JMLR、TSP、IP， ICML、  NeurIPS 等在内的期刊和会议上发表了40余篇论文.