6月17日由教师发展中心主办，信息与通信工程学院、通信抗干扰国家重点实验室承办的“学术沙龙”讲座在清水河校区科研楼C-108会议室举行,邀请上海交通大学自动化系副主任黄晓霖教授作题为“深度神经网络的训练动态分析：泛化性与反学习”的学术报告。

黄晓霖教授首先给我们简要介绍了什么是神经网络的泛化性问题,以及泛化性为什么重要这一问题，并重点介绍了基于尖锐感知（sharpness-aware）最小化提升模型泛化性能的方法。黄晓霖教授还向我们展示了其课题组在基于锐化感知方法所做的最新工作。

接下来黄老师向我们介绍了机器学习中新兴的研究领域——反学习（unlearing）。重点介绍了反学习的相关概念以及该领域主流的研究方法以及其存在的问题。黄老师强调，对该领域的研究他还处在一个比较浅层的探索阶段，该领域还有许多难点仍未解决，他希望可以通过此次讲座和大家进行广泛的交流与探讨，探索是否可以启发新的研究思路。

黄老师的讲座引发了在场老师和学生的积极讨论，对于同学们的提问，黄晓霖老师认真详细地回答了每一个问题。同学们表示对黄老师研究方向很感兴趣，也积极发表了自己的观点，黄晓霖教授也表示非常希望能与电子科技大学有更密切的交流与合作。最后，黄晓霖教授鼓励我们多创新，积极思考问题，大胆敢做并要认真细心地做好科研工作。

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黄晓霖，2006年在西安交通大学获工学和理学学士学位，2012年获清华大学工学博士学位。2012年至2015年在比利时鲁汶大学从事博士后工作。2015年4月起作为洪堡学者在德国埃尔兰根-纽伦堡大学任研究组组长。2016年加入上海交通大学自动化系任副教授，2024年晋升教授，现任上海交通大学自动化系副主任。研究方向为机器学习方法及应用，已在JMLR，TPAMI，ACHA及TNNLS，TIP，TMM，TMI，Automatica，SIAM J. Optimization等期刊和会议上发表论文四十余篇。