federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 Federated Learning示意图 federated learning不断循环以下步骤,直至训练出最终模型: 在符合条件的用户集合中挑选出部分用...
什么是联邦学习(Federated Learning)?【知多少】 横向联邦学习(特征对齐的联邦学习):参与者的业务相似,数据中样本重叠少,特征重叠多。(如两个银行之间的数据) 纵向联邦学习(样本对齐的联邦学习):数据中样本重叠多,特征重叠少。(如银行和电商的数据)数据需要进行加密找出相同的样本进行联合对他们的特征进行学习。 联邦...
Federated Learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 在符合条件的用户集合中挑选出部分用户,分别从服务器端下载当前的模型; 1 被选择的用户用各自的数据训练模型; 2 各...
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍:通过工作流的模式,在原始数据不出域的前提下,通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息,或完全在密文条件下进行计算,从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势,得出更优模型。 安全联邦学习,分为横向安全联邦学习、纵向安全联邦学习。其中,纵向安全联邦学...
文中以监督学习(supervise learning)为例,其中数据集的每个样本包括特征(features)x和标签(labels)y。数据的采样过程可分为两个阶段: 第一个阶段是选择客户端(Client),从客户端集合Q中选择第i个客户端,即i∼Q从集合Q中采样i。 第二个阶段是选择具体的样本(x,y)∼Pi(x,y),从本地数据分布Pi(x,y)中采...
说了联邦学习是容易通过backdoor攻击的,并且展示了如何进行Backdoor。 从原理上说,联邦学习容易被Backdoor主要是下面几点: 从定义上来说,会存在着成千上万的不受中心节点控制训练过程的device,这样必然会容易存在着恶意的device 联邦学习的一个假设就是device上的数据分布是NON-IID的,并且为了聚合的安全性,会引入secu...
Federated Learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 在符合条件的用户集合中挑选出部分用户,分别从服务器端下载当前的模型; 1 被选择的用户用各自的数据训练模型; 2 各...
2. Asynchronous federated learning, 修改Fedavg为根据权重偏差矩阵和客户端贡献频率动态调整聚合权重。 Q3 该论文实验是如何设计的? cluster nodes是Kubernetes cluster,server是一台主机。 训练的模型包括五组:1) VGG19 2) ResNet18 3) MobileNetV2 4) ShuffleNet5) a selfdefined RNN model with two LSTM layer...