联邦学习中的模型聚合
论文[1]在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分量模型集成。该论文最关键与核心的地方在于将各任务节点学习到的模型进行聚合/通信，依据模型聚合方式 ...
原文：联邦学习中的模型架构
在上一篇博文 联邦学习中的模型聚合 中，我们关注了在联邦学习中模型聚合 参数通信 的问题，但是对每一个client具体的模型架构设计和参数优化方法还没有讨论。本篇文章我们关注具体模型结构设计和参数优化。 首先，在我follow的这篇篇论文 中 代码参见 不同的client有一个集成模型，而每一个集成模型由多个模型分量组成，可以表示为如下图： 接下来我们就自顶向下地分层次展示Client Learn ...
2021-12-05 17:18 1 1237 推荐指数：
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