01 联邦迁移学习 联邦学习是一种分布式机器学习方法，能够在不直接共享数据的情况下构建和训练模型。例如，对于全国不同地区的医院，每间不同医院都有各自独立的数据库，自然地也有对应的不同分布。这时数据库地理位置的隔离和数据之间的分布异质性构成了联邦学习的场景，也为迁移学习提供了发挥的空间。在联邦迁移学习框...
不同领域，不同行业，不同训练角度的数据集训练出来的权重，却可以实现高精度的特征提取，这就是迁移学习的魅力。二、联邦学习应用介绍 迁移学习的主要发起方是资金雄厚的大厂或者专注研发的团队，对于注重业务的大部分厂商，无法作为这种任务的主导者，只能被动选择。联邦学习的提出，让一些中小企业也能够参与到模型的建...
在无监督迁移学习（unsupervised transfer learning）中，与归纳迁移学习类似，目标任务与源任务不同，但与源任务相关。无监督迁移学习的重点是解决目标域中的无监督学习任务，如聚类、降维和密度估计等。在这种情况下，在训练中源域和目标域中都没有可用的标注数据。 图 2. 不同迁移学习方法。 1.3、联邦迁移学习（...
本文介绍一种特别的联邦学习技术,叫做FedAwS,发表在ICML2020上,解决的问题是数据类别极度NonIID下的情况:每个客户端上只有一个类别。因此这个文章叫做:《Federated Learning with Only Positive Labels》: 背景 在传统的机器学习任务中,神经网络基本可以分为两部分:特征…阅读全文 赞同34 3 条评论 ...
1.3、联邦迁移学习(FTL) FTL 的目的是在保护隐私的前提下,利用迁移学习克服数据或标签的不足的问题。FTL 将 FL 的概念加以推广,以实现在任何数据分布、任何实体上均可以进行协同建模、以学习全局模型。它不仅可以应用于两个样本的空间,还可以应用于两个不同的数据集。
当参与者间特征和样本重叠都很少时可以考虑使用联邦迁移学习,如不同地区的银行和商超间的联合。主要适用于以深度神经网络为基模型的场景。 迁移学习介绍: 迁移学习,是指利用数据、任务、或模型之间的相似性,将在源领域学习过的模型,应用于 目标领域的一种学习过程。
联邦学习本身主要有三种类型:横向学习,纵向学习与迁移学习。 1、横向学习 当用户a与用户b的数据特征类似,但用户群体多有不同时,可以选择相同特征部分的两方用户数据进行加密,然后进行联邦学习。 2、纵向学习 当用户a与用户b的用户群体类似,但数据特征多有不同时,可以选择相同用户部分的两方特征数据进行加密,然后进行...
联邦迁移学习 在两个数据集的用户与用户特征重叠都较少的情况下,我们不对数据进行切分,而可以利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。这种方法叫做联邦迁移学习。 联邦迁移学习,通过联邦学习和迁移学习,解决两个数据集的用户 ( U1, U2, … ) 与用户特征重叠 ( X1, X2, … ) 部分都比较小的问题。
联邦迁移学习 在两个数据集的用户与用户特征重叠都较少的情况下,我们不对数据进行切分,而可以利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。这种方法叫做联邦迁移学习。 联邦迁移学习,通过联邦学习和迁移学习,解决两个数据集的用户 ( U1, U2, … ) 与用户特征重叠 ( X1, X2, … ) 部分都比较小的问题。
1.3、联邦迁移学习(FTL) FTL 的目的是在保护隐私的前提下,利用迁移学习克服数据或标签的不足的问题。FTL 将 FL 的概念加以推广,以实现在任何数据分布、任何实体上均可以进行协同建模、以学习全局模型。它不仅可以应用于两个样本的空间,还可以应用于两个不同的数据集。