11月18日，应数学与统计学院邀请，电子科技大学赵熙乐教授做客数学与统计学院“牧野格致”讲堂，在学院北楼N501以线上线下结合形式为学院师生作题为“Continuous Modeling Perspective for Data Science”的学术报告，相关专业教师和研究生三十余人参加了此次报告。报告由数学与统计学院崔鲁宾教授主持。
在本次报告中，赵熙乐教授首先介绍了正则化器结合图像的先验知识，是逆成像问题建模的基石。首先回顾经典正则化器，包括全变分正则化器、低秩正则化器和非局部正则化器。然后，讨论经典手工正则化器的局限性（例如，表达能力、适用性和灵活性）。为了解决经典正则化的上述局限性，赵熙乐教授提出了一种用于成像科学的统一的连续建模视角，该视角通过优雅地利用深度神经网络来连续表示离散数据。这种范式使我们能够轻松地解构和重建经典正则化。大量的实验证明了连续建模视角的良好性能。
报告结束后，报告内容引发了与会师生的广泛兴趣和讨论。赵熙乐教授与参会师生进行了互动，大家纷纷提出自己的观点和问题，对学生和老师的提问进行了积极的回答，并给出了未来发展的方向，现场气氛十分活跃，使与会教师和研究生受益匪浅。
专家简介：
赵熙乐，电子科技大学教授、博士生导师，中国工业与应用数学学会副秘书长，入选电子科技大学百人计划和四川省学术和技术带头人后备人选。撰写Elsevier出版社和科学出版社出版的学术专著章节2章，以第一或通讯作者在高水平期刊和会议发表学术论文60余篇，包括应用数学权威SIAM 系列期刊和图像处理权威IEEE系列期刊(TIP、TNNLS、TCYB、TCI和TGRS)及人工智能权威会议CVPR和AAAI等。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、四川省应用基础研究项目等。研究成果获四川省科技进步奖一等奖(自然科学类、科技进步类)、中国计算数学学会青年优秀论文竞赛二等奖、第一、第二届连续两届川渝科技学术大会优秀论文一等奖、首届四川省数学会应用数学奖二等奖。
（数学与统计学院 郭贵良 崔鲁宾）
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