為進(jìn)一步深化學(xué)科交叉融合，賦能學(xué)校優(yōu)勢(shì)學(xué)科領(lǐng)域方向創(chuàng)新發(fā)展，特邀請(qǐng)西安交通大學(xué)曾錦山教授來(lái)校開(kāi)展學(xué)術(shù)報(bào)告交流，信息如下。

時(shí)間：2025年11月11日（星期二） 下午 14:30

地點(diǎn)：40號(hào)樓202會(huì)議室

報(bào)告摘要：

聯(lián)邦學(xué)習(xí)因其可以在不分享原始數(shù)據(jù)的前提下實(shí)現(xiàn)多客戶(hù)端協(xié)同訓(xùn)練，從而為大數(shù)據(jù)應(yīng)用中廣泛存在的“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題提供潛在求解范式。然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)異質(zhì)性挑戰(zhàn)時(shí)，常陷入全局模型與局部模型性能權(quán)衡的困境。針對(duì)該挑戰(zhàn)，本報(bào)告深入探討兩種典型的數(shù)據(jù)異質(zhì)性：統(tǒng)計(jì)異質(zhì)性與模態(tài)異構(gòu)性，并分別提出基于交替方向乘子法（ADMM）的模型解耦與部分模型個(gè)性化算法框架并建立相應(yīng)的收斂理論。針對(duì)統(tǒng)計(jì)異質(zhì)性，我們首先利用Moreau Envelope實(shí)現(xiàn)全模型個(gè)性化，之后在本地客戶(hù)引入全局模型鏡像實(shí)現(xiàn)全局與局部個(gè)性化模型解耦，以協(xié)調(diào)全局共識(shí)與局部特異性。針對(duì)模態(tài)異構(gòu)性，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種部分模型個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，將模型分解為全局共享層與局部個(gè)性化層，從而有效處理模態(tài)異構(gòu)性帶來(lái)的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)及主流個(gè)性化方法相比，本文所提的兩種算法框架在相應(yīng)數(shù)據(jù)異質(zhì)性場(chǎng)景下，均能實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的全局-局部性能權(quán)衡，顯著提升了模型性能與魯棒性。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

曾錦山，西安交通大學(xué)管理學(xué)院青拔A類(lèi)教授，博士生導(dǎo)師。主持國(guó)家自然科學(xué)基金和江西省重大人才計(jì)劃、省杰青等項(xiàng)目6項(xiàng)，在IEEE TPAMI/TIP/ TSP、JMLR和ICML等相關(guān)領(lǐng)域高水平期刊或會(huì)議上發(fā)表論文80余篇，其中ESI高被引論文3篇，一篇論文入選“中國(guó)數(shù)學(xué)領(lǐng)域熱點(diǎn)論文榜單前十”，單篇論文最高引用1500余次。榮獲2025年國(guó)際基礎(chǔ)科學(xué)大會(huì)前沿科學(xué)獎(jiǎng)、2018和2020年世界華人數(shù)學(xué)家大會(huì)最佳論文獎(jiǎng)、江西省自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)等多項(xiàng)重要學(xué)術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)。受邀在國(guó)際基礎(chǔ)科學(xué)大會(huì)和數(shù)屆世界華人數(shù)學(xué)家大會(huì)上作60分鐘大會(huì)特邀報(bào)告或45分鐘邀請(qǐng)報(bào)告。受邀擔(dān)任國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)會(huì)議副主席或論壇主席10余次。授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)，獲批江西省教學(xué)成果獎(jiǎng)青年培育項(xiàng)目1項(xiàng)，指導(dǎo)學(xué)生獲得“挑戰(zhàn)杯”國(guó)家特等獎(jiǎng)等國(guó)家級(jí)學(xué)科競(jìng)賽獎(jiǎng)勵(lì)30余項(xiàng)。主要研究方向是人工智能中優(yōu)化算法理論及其應(yīng)用。

歡迎廣大師生參加！

糧食和物資儲(chǔ)備學(xué)院
2025年11月7日