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荔园学者Colloquium第一百五十三期

星光直播 题目：Cross-Semantic Transfer Learning for High-Dimensional Linear Regression

主讲人：蒋建成 讲席教授（大湾区大学理星光直播 ）

星光直播 时间：2025年11月30日下午14：00-15：00

星光直播 地点：星光直播 粤海校区汇星楼一号教室

内容摘要：现有的高维线性回归迁移学习方法通常假设源域与目标域之间的特征一一对应，从而将适用范围局限于语义匹配的特征情形。然而，在许多实际应用中，源域与目标域的特征虽不相同，却可能在预测作用上具有相似性，形成一种跨语义相似。为充分利用这种更广义的可迁移性，我们提出了跨语义迁移学习（Cross-Semantic Transfer Learning, CSTL）框架。该方法通过加权融合惩罚（weighted fusion penalty）将目标域的每个回归系数与源域的所有系数进行比较，从而捕捉潜在的跨语义关联。权重由 SCAD 惩罚函数的导数确定，可有效近似理想加权方案，在保留可迁移信号的同时滤除源域特有噪声。在计算实现方面，我们基于交替方向乘子法（ADMM）对 CSTL 进行了高效求解。理论上，我们证明在较弱条件下，CSTL 估计量可在高概率下达到理想估计（oracle estimator）的性能。仿真研究与真实数据分析结果均表明，CSTL 在存在跨语义或部分信号相似的情形下，均显著优于现有方法。

主讲人简介：蒋建成博士毕业于南开大学数学系。2024年7月回国受聘于大湾区大学为讲席教授。回国前是北卡罗来纳大学夏洛特分校数学与统计系和数据科学星光直播 双聘教授，并兼任该校夏洛特可信人工智能研究中心联合负责人。他聚焦计量经济学与统计学的核心领域，包括分布式计算、金融时间序列、高维统计学习、非参数平滑、分位数回归和人工智能等方向。迄今已在Annals of Statistics、JASA、JRSSB、Biometrika，The Econometrics Journal等顶尖期刊发表70余篇同行评审论文。

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2025年11月20日