2023年6月13日下午2点，计算机与通信工程学院贺紫平博士在金盆岭校区6教306为计算机与通信工程学院与部分外院的本科生做了题为“面向高光谱图像分类的半监督学习方法研究”的本科生通识讲座报告。

贺博士首先介绍了半监督学习的研究背景，以及监督学习、半监督学习与无监督学习的区别。其次，对高光谱图像基本特性与常见应用场景进行阐述，重点指出高光谱图像分类任务中存在的难点与挑战。随后，贺博士进一步介绍了半监督高光谱图像分类方法的国内外研究现状，以及半监督学习基本理论与四个假设。最后，贺博士展示了自己所提出的三种半监督高光谱图像分类方法，重点指出半监督学习以及深度学习在高光谱图像分类中的重要性与有效性。

半监督学习是机器学习领域的热门研究方向之一，能够解决实际应用中有标记样本不足的问题。近些年来，学多专家学者对半监督学习进行研究，提出了譬如自训练、一致性正则化、伪标签、标签传播、减少确认偏差等新颖思想用于构建半监督模型，被广泛用于图像分类、语音识别和自然语言处理等领域。通过贺博士的此次报告，同学们对半监督高光谱图像分类的研究背景、国内外发展现状以及半监督理论知识有了初步的了解。同时，也激发了学生对机器学习、深度学习以及图像分类等研究领域的兴趣。