虽然深度学习模型通常在集中式非安全设置中取得最佳结果,但在施加隐私和通信限制时,不同的模型可以表现出色。相反,XGBoost 等基于树的方法因其高性能和易用性而备受关注;特别是,他们经常在表格数据上取得最先进的结果。因此,最近的几项工作侧重于通过同态加密 (HE) 和安全多方计算 (MPC) 等加密机制将梯度提升决策...
在传统的单任务学习中,模型被训练来执行特定的任务,而多任务学习则试图利用不同任务之间的相关性来提高整体学习性能。 在深度学习的背景下,多任务学习是通过硬参数共享来完成的,这涉及到在任务之间共享模型权重的架构设计,以最小化多个损失函数。软参数共享涉及对不同任务具有不同权重的各个任务特定模型,但任务的模型...
联邦学习(FL)是深度学习中的一种新技术,可以让客户端在保留各自隐私数据的情况下协同训练模型。然而,由于每个客户端的数据分布、算力和场景都不同,联邦学习面临客户端异构环境的挑战。现有方法(如FedAvg)无法有效满足每个客户的定制化需求。为解决联邦学习中的异构挑战,本文首先详述了数据、模型和目标(DMO)这3个主要异...
1.1 分布式机器学习介绍分布式机器学习(distributed machine learning),是指利用多个计算/任务节点(Worker)协同训练一个全局的机器学习/深度学习模型(由主节点(Master)调度)。需要注意的是,分布式机器学习和传统的HPC领域不太一样。传统的HPC领域主要是计算密集型,以提高加速比为主要目标。而分布式机器学习还兼具数据密集型...
首次发现！数据异构影响联邦学习模型，关键在于表征维度坍缩 施宇钧NUS 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 随着深度学习大获成功，保护用户数据隐私变得越来越重要。联邦学习（Federated Learning）应运而生，这是一种基于隐私保护的分布式机器学习框架。它可以让原始数据保留在本地，让多方联合共享模型训练。但它有一个问题—...
通俗来说,深度学习时代,每个AI企业的技术能力是单打独斗式的;而联邦学习的出现,更为紧密、安全地将各个AI企业联系在了一起,联邦中的每个成员都可以用最快的速度提升自身能力的同时汲取别人的长处,最终获得共同成长。 譬如A厂商有校园数据、B厂商有工厂数据、C厂商有社区数据,且这三家厂商都使用了联邦学习技术。
分布式学习和联邦学习简介,在这篇文章中,我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。
人工智能技术尤其是深度学习依赖于模型、 算法,更依辍于通过海量数据进行模型训练。从而不断改进,仅依靠某一机构所掌握的数据,无法实现技术的快速突破。理想状态是在数据之间建立广 泛连接,形成合力,创造更大价值。而现实情况是:有效数据往往难以获取或以“数据孤岛”的形式呈现。公司之间的数据共享需要用户的授权,而许...
利用多个计算节点进行机器学习或深度学习的算法和系统,旨在提高性能、隐私保护,并扩大至更大规模的训练数据和更大的模型。 分布式机器学习仍然没有在根本上解决隐私化、数据孤岛问题: 1. 在解决算力难题上有很大的突破; 2. 仍然需要先收集数据,再通过网络...
发展安全可靠的AI的首要任务,是人类能够理解AI技术的基本原理、自动决策的机制,以应对潜在风险及准备防范措施。在实际情况中,核心AI算法尤其是深度学习算法通常运行在类似于“黑盒”中的工作模式,其运行结果需要辅以合理的解释为人类所理解和信任。 同样,各国现行的条例法规要求人工智能系统必须在监管合规的条件下开发、...