分布式多任務學習及聯邦學習個性化
1 導引 現在多任務學習根據數據的收集方式可以粗略地被分為兩種，一個是集中化的計算方法，即假定數據被事先收集到一個中心節點上然后再運行模型， 大多數基於神經網絡的多任務學習應用，比如CV和NLP，主要都用的這種方法[1][2][3][4]。 另外還有一種是分布式的計算方法，這種方法假定異構 ...
原文：三種聯邦學習的個性化方法及應用
目錄 preliminary user clustering data interpolation model interpolation 這篇文章與那些優化證明收斂的文章不同點在於，它是從泛化性來進行算法收斂說明的，我覺得它更像是一個框架而不是怎么具體進行優化的方法。 preliminary 文章在開頭就對比了傳統的global model和純粹在自己數據集上訓練得到的local model的 ...
2020-10-13 03:23 4 1030 推薦指數：
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