Federated Learning with Matched Averaging
本文提出了聯邦匹配平均（FedMA）算法。FedMA通過對提取到的具有相似特征的隱元素（即卷積層的通道，LSTM的隱狀態，全連接層的神經元）進行匹配和平均，按層構建共享全局模型。FedMA訓練的CNN ...
原文：Federated Learning with Matched Averaging
挖個坑吧，督促自己仔細看一遍論文 ICLR ，看看自己什么時候也能中上那么一篇 流口水 鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布 Abstract 聯邦學習允許邊緣設備協同學習共享模型，同時將訓練數據保留在設備上，將模型訓練能力與將數據存儲在雲中的需求分離開來。針對例如卷積神經網絡 CNNs 和LSTMs等的現代神經網絡結構的聯邦學習問題，我們提出了聯邦匹配平均 FedMA 算法 ...
2019-12-18 19:11 3 761 推薦指數：
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79284686 聯邦學習簡介 聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎 ...
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聯邦學習簡介 聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎技術，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用於解決安卓手機終端用戶在本地更新模型的問題，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算 ...
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挖個大坑，等有空了再回來填。心心念念的大綜述呀（吐血三升）! 鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ 項目地址：https://github.com/open-intelligence/federated-learning-chinese 具體內容參見項目地址，歡迎 ...