蓝海大脑隐私计算(联邦学习)大数据液冷GPU服务器基于数据隐私保护的安全建模过程提供丰富的可视化呈现,为终端用户可视化和度量模型训练的全过程,支持模型训练过程全流程的跟踪、统计和监控等,帮助模型开发人员快速搭建联邦学习任务,可根据客户需求深度定制开发。是一款具备高性能、高可靠、高灵活及高扩展特性的深度学习操作系统...
1、联邦学习分为三个类型 我们把每个参与共同建模的企业称为参与方,根据多参与方之间数据分布的不同,把联邦学习分为三类:横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。 2.1 横向联邦学习 适用场景: 横向联邦学习的本质是样本的联合,适用于参与者间业态相同但触达客户不同,即特征重叠多,用户重叠少时的场景,比如不同...
1. 准备数据集:首先需要准备用于联邦学习的数据集。这些数据集应该分布在不同的设备上,每个设备都有自己的数据集。 2. 设计模型:在深度学习框架中定义一个基础模型,该模型将在每个设备上进行训练。可以选择一个已有的模型,或者根据任务自己设计一个模型。 3. 实现联邦学习算法:实现联邦学习算法,该算法负责协调不同...
我们选择这个库的部分原因是它以一种可访问的方式举例说明了基本的联邦学习概念并且它与框架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”数据集和Pytorch来验证它所说的与框架无关的这个特性。从...
在深度学习时代,联邦学习(FL)提供了一种分布式的协作学习的方法,允许多机构数据所有者或客户在不泄漏数据隐私的情况下协作训练机器学习模型。然而,大多数现有的 FL 方法依赖于集中式服务器进行全局模型聚合,从而导致单点故障。这使得系统在与不诚实的客户打交道时容易受到恶意攻击。本文中,FLock 系统采用了点对点投票...
研究结论:(1)我们首先发现:在联邦深度学习里,聚合权重的和不一定等于1,当其小于1的时候,会对全局泛化有更好的影响,主要是产生了类似权重衰减(weight decay regularization)的正则化作用;(2)最优的聚合权重和在不同的设置下会不一样,节点数据越独立同分布(IID)或本地的训练迭代数(local epochs)越大,最优值会...
深度学习: 强化学习 迁移学习 联邦学习 自动化机器学习 主动学习 小样本学习 人工智能: 是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标,而没有限定方法,因此实现人工智能存在的诸多方法和分支,导致其变成一个“大杂烩”式的学科。 机器学习: 是专门...
联邦学习允许多个参与者在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型，从而有效避免了数据泄露的风险。而深度学习作为当前人工智能领域的主流技术，以其强大的特征提取和模型泛化能力，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。本文将探讨联邦学习与深度学习结合的隐私保护技术，旨在为构建更加安全、高效...
【摘要】 随着数据隐私保护需求的增加,联邦学习(Federated Learning)作为一种分布式机器学习方法,受到了越来越多的关注。联邦学习允许多方在不共享原始数据的情况下共同训练模型,充分保护了数据隐私。然而,联邦学习在实际应用中面临计算资源和效率的问题,因此,优化分布式深度学习模型的并行计算显得尤为重要。本文将详细介绍联...
最后，严格来说联邦的前身是联邦数据库，深度学习起来之后才变成联邦学习的emm