第六届CCF中国区块链技术大会
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工业元宇宙创新技术论坛
虞红芳 电子科技大学,信息与通信工程学院,副院长

报告题目: 工业元宇宙中具有可记忆数据语义的异构联邦学习

演讲摘要:联邦学习 (Federate Learning, FL) 作为一种快速发展的隐私保护协作机器学习范例,是在新兴的工业元宇宙中实现边缘智能的一种很有前途的方法。尽管许多成功的用例在理论上证明了 FL 的可行性,但在元宇宙的工业实践中,数据非独立同分布(non-i.i.d.)、流式工业数据导致的学习遗忘、通信带宽稀缺等问题仍然是实现实用 FL的主要障碍。同时面对上述三个挑战,设计了基于质心定理的同构分组方法(ICG: Inter-Cluster Grouping),动态分组和训练模式转换机制(Dynamic Sequential-to-Parallel Training, STP)语义存储和补偿机制(Semantic Compression and Compensation,SCC),层级交互同步协议(Layer-wise Alternative Synchronization Protocol,LASP)。大量实验验证,相比八个baseline,我们方案具有更高的准确性、更快的收敛速度、更少的运行时间和更低的通信成本。

讲者简介:电子科技大学信息与通信工程学院,教授,博导,副院长。研究兴趣为算网融合,智能网络,区块链等。发表网络领域高水平期刊论文50余篇,A类会议论文20余篇;入选ESI高被引论文2篇,最佳IFIP Network会议论文1篇;论文Google引用4000余次;出版学术专著4本;授权发明专利30余项。获2016年教育部自然科学二等奖1项。主持研发的“跨数据中心高性能分布式机器学习系统GeoMX”和“基于轻量级虚拟化的大规模网络创新平台Klonet”分别入选2021年未来网络领先创新科技成果奖和网络5.0创新科技成果奖。

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