我校人工智能与统计学习团队在联邦学习领域取得新进展
(图文|李函 编辑|辛西 审核|陈洪)近日,我校人工智能与统计学习团队(AISLE)在联邦学习领域取得新进展。他们以“Asynchronous Vertical Federated Learning for Kernelized AUC Maximization” 为题,提出在不平衡数据与不平衡计算能力下仍可高效建模的纵向联邦学习算法,相关研究论文被KDD 2024录用,KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 国际数据挖掘与知识发现会议)是中国计算机学会(...