联邦学习框架FedAVG是什么 / 张生荣

FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验总结

目录前言 I. FedAvg II. FedProx III. 实验 IV. 总结前言题目: Federated Optimization for Heterogeneous Networks ...

目录 I. 前言 II. 数据介绍 1. 特征构造 III. 联邦学习 1. 整体框架 2. 服务器端 3. 客户端 4. 代码实现 4.1 初始化 4.2 服务器端 4.3 客户端 4.4 测试 I ...

目录 I. 前言 II. 数据介绍特征构造 III. 联邦学习 1. 整体框架 2. 服务器端 3. 客户端 IV. 代码实现 1. 初始化 2. 服务器端 3. 客户端 4. 测试 V. 实验及结 ...

目录前言摘要 I. 引言 II. 个性化需求 III. 方法 A. 添加用户上下文 B. 迁移学习 C. 多任务学习 D. 元学习 E. 知识蒸馏 F. 基础+个性化层 G. 全局模型和本地模型混 ...

目录问题聚合 1. 聚合所有客户端 2. 仅聚合被选中的客户端 3. 选择问题联邦学习原始论文中给出的FedAvg的算法框架为: 参数介绍: K 表示客户端的个数, B表示每一次本地更新时的数 ...

目录 I. 前言 III. FedProx 1. 模型定义 2. 服务器端 3. 客户端更新 IV. 完整代码 I. 前言 FedProx的原理请见:FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验 ...

目录前言 Abstract Introduction Federated Learning Privacy Federated Optimization The FederatedAveraging ...

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...

说起前端框架,我也是醉了.现在去面试或者和同行聊天,动不动就这个框架碉堡了,那个框架好犀利. 当然不是贬低框架,只是有一种杀鸡焉用牛刀的感觉.网站技术是为业务而存在的,除此毫无意义,框架也是一样.在技 ...

对于Java初学者来说,想学习Java教程,需要明白,基础打好才能学得更好,Java教程之学习Java的路线图的五个必经阶段,希望能对Java学习者有所帮助. 第一个阶段-java基础阶段 1.jav ...

作为一个PHP开发者,而且是初创企业团队的技术开发者,选择开发框架是个很艰难的事情. 用ThinkPHP的话,招聘一个刚从培训机构出来的开发者就可以上手了,但是性能和后期代码解耦是个让人头疼的事情.不 ...

前言深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别.分类,物体检测,机器翻译等等.深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法.因此,我们将要介绍的深度学习,指的是 ...

机器学习在吴恩达老师的课程中,有过对机器学习的定义: ML:<P T E> P即performance,T即Task,E即Experience,机器学习是对一个Task,根据Experi ...

一.概述 PyTorch可以认为是一个Python库,可以像NumPy.Pandas一样被调用.PyTorch和NumPy功能是类似的,可以将PyTorch看作用在神经网络(深度学习)里的NumPy, ...

Yii2框架在目前而言,网络上好评不断,最主要的原因,不管是新的框架,还是回顾旧的框架,总是有一个无法代替的优点,就是做事快,在性能使用上,也是一般框架无法媲美的,在php最好用的框架评选了,永远都是 ...

目录前言什么是pip 再说 pip, 它就像应用宝下面给我们的手机安装应用宝 Centos 安装pip for python2 试用pip来安装库配置国内的Pypi镜像仓库安装virtual ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

目录 VGG块 VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras ...