Talk预告 杜克大学在读博士生李昂： 通信和计算效率联合优化的个性化联邦学习目前李昂正正在academic job market 主动寻找时机中，迎接成心者与他相合。

　　联邦进修是一种新兴的漫衍式呆板进修形式，其倾向是正在保护大数据交流时的音信安宁、珍爱终端数据和一面数据隐私、保障合法合规的条件下，资帮很众客户(比方转移兴办或全盘构造)正在仍旧数据涣散的同时协同陶冶一个模子。可是联邦进修的发达和运用面对诸众实践寻事，网罗通讯本钱、数据异质性、谋略开销等等。

　　本次Talk紧要分享最新收录正在2021 ACM SenSys的讨论处事“FedMask: Joint Computation and Communication-Efficient Personalized Federated Learning via Heterogeneous Masking”。该处事提出了一种新的联邦进修框架FedMask，可能极大的低落通讯本钱，普及模子陶冶和忖度功效，还能处分联邦进修陶冶历程中的数据异质性题目。比拟于现有的联邦进修法子，FedMask的最大区别正在于正在联邦进修的陶冶历程中应用客户端当地的数据进修二值掩码（而非当地模子的参数）而且仅通报二值掩码，通过将当地数据的脾气化音信嵌入二值掩码来处分数据同等性题目。

　　正在Talk界面下的【调换区】列入互动！留下你的打call和题目，和更众小伙伴们协同议论，被讲者直接翻牌解答！

　　李昂目前就读于杜克大学，是电子和谋略机工程系正在读博士生，导师为陈怡然教养。李昂的紧要讨论目标是深度进修，转移和边沿谋略，隐私珍爱等。众篇相干讨论效率发外正在ACM MobiCom、ACM SenSys、KDD、NeurIPS、CVPR等邦际期刊和集会，并得到 KDD 2020 最佳学生论文和 SEC2019 最佳海报奖。

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