1月23日，第13届国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations）（简称：ICLR） 公布了2025年论文录用结果。北京工业大学计算机学院计算机科学与技术系吕庚育、杨震教授团队指导的博士生林约拿以第一作者身份在ICLR 2025会议发表论文，实现了以第一作者身份在该国际会议上发表论文的突破。

ICLR是全球机器学习领域最具影响力的学术会议之一，与国际机器学习大会（ICML）、神经信息处理系统大会（NeurIPS）并称为“机器学习三大顶会”。

本次发表的论文“Enhance Multi-View Classification through Multi-Scale Alignment and Expanded Boundary”，展示了团队在多视图学习领域的最新研究成果。长期以来，此类研究通常通过学习共享子空间来处理多视图数据的异质性，忽略了利用不同类之间的差异性划分可靠的决策边界，导致良好的分类性能难以实现。发表论文提出了模型MAMC，旨在挖掘视图表示之间的共识性，同时在表示空间中学习清晰的决策边界。MAMC包含一个多尺度对齐策略，实现从视图内和视图间挖掘视图表征的共识性信息。此外，MAMC还包含一种新颖的扩展边界，其能自适应地调整边界以学习清晰的决策边界。多个公开数据集的实验结果表明，MAMC能实现多个指标的优越性能以及模型鲁棒性。

编辑：曹雨 审核：刘潇