Семинар: Гомогенность локальных данных в распределённом и федеративном обучении

🗓 Когда: Четверг, 3 апреля, 18:35
🎙 Докладчик: Дмитрий Былинкин — студент 5 курса ФПМИ, сотрудник лабораторий BRAIn и Федеративного обучения ИСП РАН

О чем поговорим?
Гомогенность (похожесть) локальных данных — ключевой фактор, влияющий на эффективность распределённого и федеративного обучения. Она позволяет сокращать коммуникационные затраты и ускорять обучение моделей, что особенно важно в сценариях, где данные распределены между устройствами, а их передача ограничена.

На семинаре обсудим:
🔵 Как стохастические методы учитывают гомогенность локальных данных в распределённом обучении
🔵 Как можно комбинировать подходы для оптимизации передачи данных
🔵 Новые результаты лаборатории: применение метода к вариационным неравенствам
🔵 Какие проблемы возникают при анализе федеративного обучения и как их решать
🔵 Перспективы развития: гомогенность как основа для персонализированного федеративного обучения

Ссылка для подключения: https://us06web.zoom.us/j/85248717255?pwd=Py0aex6j95MmuKVCHocp5INpv6qwkn.1

Приходите, будет интересно!

P. S. Если не сможете присутствовать — запись семинара появится на нашем Rutube-канале через неделю. А пока можно посмотреть предыдущие выпуски!