2019年6月13日上午10：00，A区主教学楼1811热情洋溢，学术氛围浓厚，C.-C.Jay Kuo教授来到重庆大学做关于卷积神经网络的学术报告。本次学术报告由计算机学院郭松涛副院长主持，各届硕士研究生，博士积极参与了这次学术报告。

学术报告按照流程顺利开展。开始由郭松涛副院长讲话。他向同学们简单介绍了C.-C.Jay Kuo教授。C.-C. Jay Kuo教授，现就职于美国南加州大学（University of Southern California），担任媒体传播实验室主任，同时为美国南加州大学工程院，数学院以及电脑科学院的终身教授，AAAS，IEEE和SPIE等国际著名学会会士。这次学术报告的主题是Interpretable Convolutional Neural Networks (CNNs) via Feedforward Design，是当下计算机领域非常火热的计算智能和机器学习方向，同学们兴致高昂。

接下来，便是C.-C. Jay Kuo教授的主讲环节。近些年，卷积神经网络技术被广泛应用于图像分类、图像识别以及图像处理等任务中并展现了优异的性能。但是，由于采用反向传播算法来学习网络参数，目前的卷积神经网络技术有着参数优化过程黑盒化以及训练过程复杂度过高等问题。C.-C. Jay Kuo教授以此为切入点，介绍了他们研究组最新研究的基于Saab (Subspace approximation with adjusted bias)变换的卷积神经网络参数优化方法。Kuo教授详细对比分析了Saab变换相比于反向传播算法所具有的优化过程透明，训练复杂度低等优势，为老师同学们的研究带来了新的思路。

在问答环节中，同学们积极的提出了一些自身在卷积神经网络构建与使用中遇到的难题以及以后的研究思路，Kuo教授也一一作答，进行了深入细致的交流讨论。最后，郭松涛副院长对本次学术报告作了总结，并再次感谢C.-C. Jay Kuo教授，至此，本次学术报告圆满结束。