2025年2月27日，人工智能系列讀書班活動迎來了2025年第二場報告會，董晨剛博士做了“特征選擇與稀疏學習”的研究内容分享，先後介紹了子集搜索與子集評價問題的描述，三種特征選擇方式，包括過濾式選擇、包裹式選擇、嵌入式選擇等；分析了L1正則化、L2正則化與平方誤差項等值項的交點情況，又介紹了稀疏表示與字典學習以及壓縮感知、多尺度特征融合、上采樣等内容，并展望了在食材、建築圖像上可以用到的圖像分割、缺陷檢測、關鍵點檢測等應用場景：
圖1 董晨剛博士主持“特征選擇與稀疏學習”讨論會
自由讨論環節，大家讨論了小目标檢測中存在的難題、特征空間中把相關性大的特征去除後的影響問題，紋理結構的特征提取問題，部分自注意力機制的使用等。
（總結：沈來信）
