专题:联邦学习
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FATE-多分类神经网络隐私计算测试,如何应用?
一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种;直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或...

联邦学习如何实现联邦场景下的域泛化?
然而,目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下,由于隐私性的考虑,数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化(federated domain generalization, FedDG)方法。这里需要...

分布式机器学习、联邦学习与多智能体有何异同及内在联系?
最近这三个方面的论文都读过,这里写一篇博客归纳一下,以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。传统的分布式机器学习已经被研究十几年了,目前各大顶会上的分布式机器学习主要是数学味道很浓的分布式数值优化算法。而联邦学习可以看做一种特殊的分布式学习,它有...
