1. 数据隐私保护：联邦学习允许数据保留在本地，不需要集中存储或处理，从而减少了数据泄露的风险，增强了数据隐私保护。2. 数据多样性：由于数据是在多个不同的设备或服务器上进行训练的，联邦学习可以利用更多样化的数据集，这有助于提高模型的泛化能力。3. 减少数据传输需求：在联邦学习中，只有模型的更新（如梯度...
吴恩达《联邦学习 Federated Learning》 https://www.alipan.com/s/wahfJEdr1xj 点击链接保存,或者复制本段内容,打开「阿里云盘」APP ,无需下载极速在线查看,视频原画倍速播放。 通过百度网盘分享的文件:吴恩达《联邦学习Federated Learning》 链接:https://pan.baidu.com/s/1IOmb-JB5Ky_lpnqi6Pln7A?pwd=1111 ...
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...
最近开始接触联邦学习的(Federated Learning,后文简称FL)一些内容。今天总结一篇读到的论文:https://arxiv.org/abs/2111.04263 联邦学习是一种在边缘设备利用本地数据进行模型训练,再将模型参数传回服务器聚合的一种训练方法。它的好处是可以保障各个边缘设备上的数据安全,并且由于数据不需要传给服务器,可以避免一些合...
也称水平联邦学习(Horizontal Federated Learning),或基于样本的联邦学习,是在数据集共享相同的特征空间但样本不同的场景中引入的。横向联邦学习的本质是样本的联合,例如,两个区域的银行可能拥有来自各自区域的完全不同的用户群,其用户的交集非常小。但是,它们的业务非常相似,所以特征空间是相同的。
2016年,为解决安卓系统更新的问题。谷歌提出,可以在用户的手机上部署神经网络训练,只需要将训练好的模型参数上传,而不需要上传用户数据,一定程度上保证了个人数据的私密。这就是联邦学习(federated learning)的核心理念。 (2)不同使用场景 各个参与者的业务类型相似,数据特征重叠多,样本重叠少。例如:不同地区的两家银...
Empirical attacks on Federated Learning (FL) systemsindicate that FL is fraught with numerous attack surfaces throughout the FL execution. These attacks ca... P Liu,X Xu,W Wang - 网络空间安全科学与技术(英文) 被引量: 0发表: 2022年 Security and Privacy Threats to Federated Learning: Issues,...
联邦学习(Federated Learning)概述 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习?甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新...
联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习技术,其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练,在不需要交换本地个体或样本数据的前提下,仅通过交换模型参数或中间结果的方式,构建基于虚拟融合数据下的全局模型,从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡,即“数据可用不可见”、“数据不动模...
联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习...