聯邦學習（Federated learning）
1.communication-efficient algorithms parallel gradient descent Federated Averaging Algorithm 比較 （epoch相當於計算量） 結論：FedAvg減少了通信量，增加了計算量 ...
原文：聯邦學習論文研究（FedML: A Research Library and Benchmark for Federated Machine Learning）
主要內容： 該篇論文提出了一個聯邦學習框架 FedML，該框架支持三種計算范式： on device training for edge devices distributed computing single machine simulation 強調聯邦學習要解決的三大核心問題： statistical heterogeneity system constraints trustworthin ...
2021-08-04 16:17 0 211 推薦指數：
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主要內容： 不同於梯度壓縮和模型壓縮，FedBoost集成學習算法，能夠降低服務器到客戶端 和客戶端到服務器的通信成本，提高通信效率。 集成學習：集成學習(ensemble learning)原理詳解_春華秋實-CSDN博客_集成學習 主要優點： 1. ...
聯邦學習（Federated Learning）
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 ...
聯邦學習（Federated Learning）詳解以及示例代碼
聯邦學習也稱為協同學習，它可以在產生數據的設備上進行大規模的訓練，並且這些敏感數據保留在數據的所有者那里，本地收集、本地訓練。在本地訓練后，中央的訓練協調器通過獲取分布模型的更新獲得每個節點的訓練貢獻，但是不訪問實際的敏感數據。 聯邦學習本身並不能保證隱私（稍后我們將討論聯邦學習系統中的隱私破壞 ...
聯邦學習 Federated Learning 相關資料整理
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【論文解讀】Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging 模型平均下的深度網絡聯邦學習
一、闡述了聯邦學習的誕生背景： 在當前數據具有價值，並且需要被保護，數據分布為non-IID情況下，需要提出一個框架來進行行之有效的訓練，這也是聯邦學習誕生的原因； 二、論文的相關工作： 首先，論文闡述了聯邦學習所適用的領域： 1.數據集應該具有較大隱私，所以無法上傳； 2. ...
Federated Machine Learning: Concept and Applications
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！ Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ...