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...
Federated Learning (FL) 的名字应该最早由Google在2016年的时候提出来的. 按照Google的说法, 最早是用在Gboard上的, 主要还是为了保护用户的隐私数据, 现在也用在很多Google自己的App上. 但是FL的概念其实很早就有了, 其核心就是一个分布式的机器学习, 像Virginia Smith在Berkeley的时候就已经开始做相关的研究了, ...
（1）横向联邦学习。横向联邦学习又称为特征对齐的联邦学习（Feature-Aligned Federated Learning），是把...
联邦学习(Federated Learning)是一种分布式学习方法,旨在保护用户隐私的同时,通过在设备上本地处理数据来进行模型训练。在本地训练之后,每个设备只会共享其模型参数的更新,而不是原始数据。以下是四个非常重要的联邦学习算法: FedAvg(Federated Averaging)[1]: FedAvg是一种基本的联邦学习算法,由Google于2016年提出。该...
为了解释联合学习的概念，Google 还特地推出一款 漫画 。简单来说，联合学习（federated learning）可以让人工智能演算法从不同来源的大量资料中获得经验，同时在「敏感用户资料」不离开设备的前提下进行机器学习。有了联合学习，我们可以使用「去中心化的数据来训练中心化的模型」。这是什么意思呢？因为过去为了优化AI ...
小公司，国内公司，国外公司，越来越多的企业和组织加入了对 Federated Learning 的实践中。Google，Face...
Learning的提出FederatedLearning是由Google在2016年提出,16年期间Google有关FederatedLearning提出的文章为以下3个: Jakub...训练从而得到的模型,这种方法就是:联合学习(FederatedLearning. )。 大致流程如下,首先一个手机把当前模型下载下来,然后使用本机的数据进行更新,并把这些变化summarize成a ...
2022.11.26周六 今天学习了联邦学习中又一篇很经典的论文——Federated Machine Learning: Concept and Applications(联邦机器学习:概念和应用) 这篇文章是杨强教授团队于2019年所写的一篇综述。 论文概览 1.摘要 针对数据孤岛以及数据的隐私
论文题目:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 背景: 本文是Google2016年发表的一篇论文,在本文中首次提出FL的概念,并且给出了FedAvg方法作为联邦学习的更新框架。 1.介绍部分 在2016年的时候,研究者就已经发现了终端设备(手机、摄像头等设备)数据的丰富性,然而这些终端数据的敏感...
面对这两种挑战,作者提出了一个可行的解决方案:安全联邦学习,其在很多方面优于Google在2016年首次提出的联邦学习框架。作者对安全联邦学习框架做了详尽的调研,包括横向联邦学习、纵向联邦学习以及联邦迁移学习。作者分别从定义、结构以及应用三个方面进行了介绍,同时介绍了已有的相关研究工作。另外,作者提出了在不泄露用户...