讲座题目：基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法

时间：2026年4月20日  19:00-20:30

地点：立德楼A211

主讲人介绍：李胜东，讲师，硕士生导师，中国人民大学计算机应用技术专业博士毕业。主要研究方向为跨模态智能计算、人机智能交互、机器学习与深度学习。近年来，在计算机研究与发展、Knowledge and Information Systems、Information Fusion、ICME 2019等国内外知名期刊和会议上发表多篇学术论文。

内容简介：图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务。为了解决该任务就，研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs)。研究发现该模型易陷入不好的局部最优解，引发较高的问答错误率。为了解决该问题，提出基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法。实验结果和分析表明：它的准确率比基准算法提高0.29%，但其收敛速度慢于基准算法。为了验证改善性能的显著性，对实验结果进行统计假设检验。T检验结果证明它的改善性能是极其显著的。为了验证它在同类算法中的有效性，将该算法和当前最好的一阶优化算法进行有效性实验，实验结果和分析证明它更有效。为了验证它的泛化性能和推广价值，在经典的Cifar-10数据集上进行图像识别实验。实验结果和T检验结果证明：它具有良好的泛化性能和较好的推广价值。