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 强调联邦学习要解决的三大核心问题： statistical heterogeneity system constraints trustworthin ...
2021-08-04 16:17 0 211 推荐指数：
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联邦学习论文研究（FedBoost: Communication-Efficient Algorithms for Federated Learning）
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. ...
联邦学习（Federated Learning）
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 ...
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 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 ...
联邦学习（Federated Learning）详解以及示例代码
联邦学习也称为协同学习，它可以在产生数据的设备上进行大规模的训练，并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里，本地收集、本地训练。在本地训练后，中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献，但是不访问实际的敏感数据。 联邦学习本身并不能保证隐私（稍后我们将讨论联邦学习系统中的隐私破坏 ...
联邦学习 Federated Learning 相关资料整理
本文链接：https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码：https://github.com/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow ...
【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： 1.数据集应该具有较大隐私，所以无法上传； 2. ...
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！ Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ...