聯邦學習中的模型聚合
論文[1]在聯邦學習的情景下引入了多任務學習，其采用的手段是使每個client/task節點的訓練數據分布不同，從而使各任務節點學習到不同的模型，且每個任務節點以及全局(global)的模型都由多個分量模型集成。該論文最關鍵與核心的地方在於將各任務節點學習到的模型進行聚合/通信，依據模型聚合方式 ...
原文：聯邦學習中的模型架構
在上一篇博文 聯邦學習中的模型聚合 中，我們關注了在聯邦學習中模型聚合 參數通信 的問題，但是對每一個client具體的模型架構設計和參數優化方法還沒有討論。本篇文章我們關注具體模型結構設計和參數優化。 首先，在我follow的這篇篇論文 中 代碼參見 不同的client有一個集成模型，而每一個集成模型由多個模型分量組成，可以表示為如下圖： 接下來我們就自頂向下地分層次展示Client Learn ...
2021-12-05 17:18 1 1237 推薦指數：
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