联邦平均算法（Federated Averaging Algorithm，FedAvg）
。服务器将收集来的各客户机的模型根据各方样本数量用加权平均的方式进行聚合，得到下一轮的模型\(w_{t+1} ...
原文：【论文解读】Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging 模型平均下的深度网络联邦学习
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： .数据集应该具有较大隐私，所以无法上传 .对于有监督学习下的任务，可以很轻易地判断其标签 随后，论文举了两个基本例子： .典型的图像分类：根据学习用户以往的浏览照片类型来判断 ...
2020-07-26 17:00 0 917 推荐指数：
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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 联邦学习允许边缘设备协同学习共享模型，同时将训练数据保留在设备上，将模型训练能力与将数据存储在云中 ...