6月18日下午，“商学大讲堂”系列要闻第161讲在商学院116报告厅举行。中科院数学与系统科学研究院、预测中心张新雨研究员应邀作题为“COVID-19 Pandemic Forecasting in Europe: A Transfer Learning with Weights Model Averaging Approach”的要闻。钱吴永副院长主持本次讲座，商学院教师和各专业研究生参加了本次讲座。

张新雨从模型平均方法综述、迁移学习方法和欧洲疫情预测三个部分进行讲解。首先，张新雨用“不要把鸡蛋放在一个篮子里”这样一句俗语生动形象地解释了为什么要运用模型平均方法，模型平均方法是降低单个模型预测风险的有效方法，并系统介绍了模型平均方法的基本思想，以及模型平均方法的主要研究进展和已取得一些重要进展。随后，张新雨研究员介绍迁移学习（Transfer Learning）的概念，迁移学习是一种机器学习方法，是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果，它在语言学、医学、生物学、统计学等领域均有应用。同时，他强调在一些学习任务中有一些特征是个体所特有的，这些特征不可以迁移；而有些特征是在所有的个体中具有贡献的，这些可以进行迁移；并介绍了基于迁移学习的模型平均方法主要思想。最后，张研究员分享了其团队在欧洲新冠疫情预测中取得的一些成果，实证结果表明TL-MA优于其他单迁移学习模型，能够提供准确和稳定的预测。

讲座最后，张新雨与学院师生就研究样本的选取、疫情防控措施的影响，迁移模型选取分组的机理等问题进行了讨论交流。本次讲座，对提高学院师生对模型平均等相关理论研究前沿的把握大有裨益，也将对部分研究生开展预测理论与方法研究提供前瞻的理论指导，也将进一步推动学院师生加强与国内一流学者的学术交流与合作。

讲座现场

张新雨研究院作讲座