Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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！ Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...
原文：【论文考古】联邦学习开山之作 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, Communication Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data, in Proceedings of the th International Conference on Artifici ...
2022-02-21 20:55 0 1496 推荐指数：
相关推荐
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. ...
【论文考古】量化SGD QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding,” Advances ...
【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. ...
meta learning - Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks - 1 - 论文学习
代码： github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
[论文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文，应该也算比较出名的一篇吧，因为很早就对模型压缩比较感兴趣，所以抽了个时间看了一篇，代码也自己实现了一下，觉得还是挺容易 ...
Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记
前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于《SCIENCE 》的论文，也是这篇论文揭开了深度学习的序幕。 笔记 摘要：高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码 ...
[论文笔记] ：Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。 T ...