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...
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立中...
可以看出,经典机器学习技术试图从零开始学习每一个任务,而迁移学习技术则是在目标任务的高质量训练数据较少的情况下,将前一个任务的知识转移到目标任务上。 图1. 经典机器学习与迁移学习的不同学习过程。 从数学角度描述迁移学习,给定一个源域 Ds 和学习任务 Ts,目标域为 Dt 和学习任务 Tt,迁移学习的目的是利用...
迁移学习(Transfer Learning)一直是一个热门研究领域,如何将机器已经学到的知识迁移到新的场景是一个很重要的问题,杨强老师在《A Survey on Transfer Learning》… 阅读全文 打破数据孤岛,联邦学习技术网络探索实践 作者:卢燚联邦学习,顾名思义是指各个参与联邦的用户共建一个模型,模型由各联邦用户共同参与和贡献...
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...
纵向联邦学习(Vertical Federated Learning)或样本对对齐的联邦学习(Sample-Aligned Federated Learning):参与者的数据中样本重叠多,特征重叠少(比如同一地区的银行和电商),就需要先将样本对齐,由于不能直接比对,我们需要加密算法的帮助,让参与者在不暴露不重叠样本的情况下,找出相同的样本后联合它们的特征进行学习。
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。
迁移学习和联邦学习还可以促进人工智能的创新和发展。通过迁移学习和联邦学习,我们可以打破数据和模型的局限,实现资源的优化配置和共享。这不仅可以提高模型的性能和效率,还可以推动人工智能技术的创新和发展。 迁移学习和联邦学习作为人工智能领域的重要技术,为我们提供了新的学习和合作方式。它们在提高模型性能、保护数据...
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。在联邦迁移学习框架下...