2025年6月17日，数学系邀请西安电子科技大学数学与统计学院博士生导师贾西西，在崇理楼B214开展了一场题为《面向非凸低秩矩阵分解的scaled梯度下降法全局收敛性分析》的学术报告。报告由我系副主任何瑞强主持。
贾西西提出，能否快速逃离非凸优化问题的鞍点是一阶优化算法有效应用于深层神经网络等非凸优化问题的关键。目前梯度下降方法容易被鞍点吸引，且逃离鞍点的时间与收敛速率和矩阵条件数有关。因此当问题条件数较大时梯度下降法计算效率变的较差。
本报告中，贾老师介绍一种scaled梯度下降方法，并证明该方法能够有效逃离非凸优化目标的鞍点，且以线性收敛速率收敛到全局极小解。同时，scaled梯度下降法逃离鞍点时间和收敛时间不依赖于问题条件数，因此对近似病态问题，该方法计算效率远高于梯度下降法。
本次活动不仅仅是一次学术分享，更是创新思维的交流与碰撞，也是我校推进“2263”工作目标的重要实践。未来，我系将紧盯国家战略需求，努力在数学与应用数学、统计学等基础学科形成特色优势，着力提升学校人才培养质量，为建设高水平应用型师范大学贡献力量。
