课题名称

面向网络感知的大规模分布式机器学习机理

课题编号

2020YFB1805501

经费预算

346.00 万元

课题简介

本课题针对网络中日益增长的人工智能应用导致分布式机器学习带来的网络吞吐率下降和隐私保护需求，研究支持大规模分布式机器学习的网络互联拓扑， 构建面向分布式机器学习优化的新型网络拓扑；研究面向参数分发网络优化的数据并行与模型并行的机器学习架构， 构建基于数据隐私保护的联邦学习框架，降低跨广域网的流量开销；研究支持数据与模型混合计算的机器学习算法，在保护隐私的前提下实现典型机器学习任务整体吞吐率的提升。

课题负责人

范力欣

承担单位

深圳前海微众银行股份有限公司

参与单位

北京邮电大学深圳研究院 (负责人：孙其博)

论文发表

  Lixin Fan, Kam Woh Ng, Chee Seng Chan, Qiang Yang, DeepIP: Deep Neural Network Ownership Verification with Passports，PAMI 2021, June 14, 2021.

  Lixin Fan , Bowen Li, Hanlin Gu, Yan Kang , Jie Li and Qiang Yang，FedIPR: Ownership Verification for Federated Deep Neural Network Models, IJCAI 2021 workshop, Sep 26, 2021.

  Dongqi Cai, Qipeng Wang, Yuanqiang Liu, Yunxin Liu, Shangguang Wang, Mengwei Xu, Towards Ubiquitous Learning: A First Measurement of On-Device Training Performance, Mobisys 2021 workshop, June 25, 2021.

  Mengwei Xu, Zhe Fu, Xiao Ma, Li Zhang, Yanan Li, Feng Qian, Shangguang Wang, Ke Li, Jingyu Yang, Xuanzhe Liu, From Cloud to Edge: A First Look at Public Edge Platforms, IMC 2021, Nov 2, 2021.

  Mengwei Xu, Tiantu Xu, Yunxin Liu, and Felix Xiaozhu Lin, Video Analytics with Zero-streaming Cameras, ATC 2021, July 14, 2021.

专利申请

 吴玙,谭明超,范涛,马国强,魏文斌,郑会钿,陈天健,杨强. 一种模型的联合训练方法、设备、存储介质及程序产品.

申请(专利)号：202110230932.5

 张天豫,徐昊天,范力欣,吴锦和. 联邦建模方法、装置、设备、存储介质及程序产品.

申请(专利)号：202110239086.3

 谭明超,马国强,范涛,陈天健,杨强. 联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品.

申请(专利)号：202110287309.3

 范力欣,蔡栋琪,杨强. 纵向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品.

申请(专利)号：202110287309.3