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 ...
挖个大坑,等有空了再回来填。心心念念的大综述呀 吐血三升 郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布 项目地址:https: github.com open intelligence federated learning chinese 具体内容参见项目地址,欢迎大家在项目的issue上提出问题 Abstract 联邦学习 FL 是一种机器学习环境,其中许多客户端 如移动设备或整个 ...
2019-12-18 19:09 0 587 推荐指数:
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 ...
背景 设备中有很多数据,可以用来训练模型提高用户体验。但是数据通常是敏感或者庞大的。 隐私问题 数据孤岛:每个公司都有数据,淘宝有你的购买记录,银行有你的资金状况,它们 ...
本文提出了联邦匹配平均(FedMA)算法。FedMA通过对提取到的具有相似特征的隐元素(即卷积层的通道,LSTM的隐状态,全连接层的神经元)进行匹配和平均,按层构建共享全局模型。FedMA训练的CNN ...
原文链接:https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79284686 联邦学习简介 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础 ...
挖个坑吧,督促自己仔细看一遍论文(ICLR 2020),看看自己什么时候也能中上那么一篇(流口水)~ 郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 联 ...
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 2016 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 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1908.07873v1 [cs.LG] 21 Aug 2019 Abstract 联邦学习包括通过远程设备或孤 ...