中央财经大学在读博士生闫杰：基于GAN数据合成的联邦聚类

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嘉宾简介
闫杰，中央财经大学统计与数学学院在读博士生，导师为张忠元教授。主要研究方向为基于深度学习、集成学习的聚类方法和深度生成模型。

报告摘要
Federated clustering is an extension of centralized clustering in the federated settings, which aims to cluster data based on a global similarity measure while keeping all data local. The key here is how to construct a global similarity measure without sharing private data. To handle this, k-FED and federated fuzzy c-means (FFCM) respectively adapted K-means and fuzzy c-means to the federated learning settings, which aim to construct K global cluster centroids on a set of local cluster centroids. However, the constructed global cluster centroids may be fragile and be sensitive to different non-independent and identically distributed (Non-IID) levels through clients. To handle this, we propose a simple but effective federated clustering framework with GAN-based data synthesis, which is called synthetic data aided federated clustering (SDA-FC). It outperforms k-FED and FFCM in terms of effectiveness and robustness, requiring only one communication round, can run asynchronously, and can handle device failures. Finally, although NMI is the most popular metric for clustering evaluation, empirical results indicate that Kappa is a more reliable one.

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直播分享时间：2022年11月6日20:00

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