联邦学习（Federated learning）
1.communication-efficient algorithms parallel gradient descent Federated Averaging Algorithm 比较 （epoch相当于计算量） 结论：FedAvg减少了通信量，增加了计算量 ...
原文：联邦学习（Federated Learning）
联邦学习简介 联邦学习 Federated Learning 是一种新兴的人工智能基础技术，在 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全 保护终端数据和个人数据隐私 保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下 ...
2019-10-31 18:35 0 2255 推荐指数：
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主要内容： 不同于梯度压缩和模型压缩，FedBoost集成学习算法，能够降低服务器到客户端 和客户端到服务器的通信成本，提高通信效率。 集成学习：集成学习(ensemble learning)原理详解_春华秋实-CSDN博客_集成学习 主要优点： 1. ...
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一、阐述了联邦学习的诞生背景： 在当前数据具有价值，并且需要被保护，数据分布为non-IID情况下，需要提出一个框架来进行行之有效的训练，这也是联邦学习诞生的原因； 二、论文的相关工作： 首先，论文阐述了联邦学习所适用的领域： 1.数据集应该具有较大隐私，所以无法上传； 2. ...
联邦学习论文研究（FedML: A Research Library and Benchmark for Federated Machine Learning）
主要内容： 该篇论文提出了一个联邦学习框架——FedML，该框架支持三种计算范式： on-device training for edge devices distributed computing single-machine simulation 强调联邦 ...
Federal Learning（联邦学习）认知
本人是学生党，同时也是小菜鸡一枚，撞运气有机会能够给老师当项目助理，在这个过程中肯定会学到一些有趣的知识，就在此平台上记录一下，在知识点方面有不对的还请各位指正。 What（什么是联邦学习？） 联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌 ...