这种长期优化对于联邦学习的稳定性和效果提升非常重要。 4. 适应动态和异构环境 服务器端的奖励机制也能帮助系统适应设备的动态变化和异构性。随着设备状态的变化(如电量、网络状况、计算能力等),服务器会根据奖励信号动态调整设备选择策略,以便在不同状态下选择最优的设备组合,从而使联邦学习过程更加灵活和高效。 总结...
考虑到一个真实的边缘云执行环境。 提出了一个FL能量优化框架AutoFL,它可以在运行时识别接近最佳的参与者选择和资源分配,从而实现异构性感知的节能联邦学习。 为了证明其可行性和实用性,我们针对边缘云环境中的各种FL用例设计、实现和评估了AutoFL。 2 BACKGROUND 2.1 Federated Learning(联邦学习) 为了提高ML训练的数...
https://github.com/PaddlePaddle/PARL PaddleFL 联邦学习 PaddleFL(Paddle Federateddeep Learning)是开源联邦学习框架,可轻松地复制、比较不同联邦学习算法,提供众多联邦学习策略及在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。此外,PaddleFL 还将提供传统机器学习训练策略的应用,例如多任务学习、联邦学习环境下的迁移...
因此,联邦学习中常见的做法是,每轮模型训练中随机选取设备的子集,以避免由于网络条件不稳定和设备分散造成的长尾等待时间。 然而,现有的联邦学习方法还没有解决异构局部数据集带来的统计挑战。由于不同的用户有不同的设备使用模式,位于任何单个设备上的数据样本和标签可能遵循不同的分布,这不能代表全局数据分布。对于Fed...
飞桨深度学习平台工具组件,包括 PaddleHub 迁移学习、PARL强化学习、PALM 多任务学习、PaddleFL联邦学习、PGL 图神经网络、EDL 弹性深度学习计算、AutoDL 自动化深度学习、VisualDL 训练可视化工具等,旨在推动前沿深度学习技术的产业化落地,满足多样的产业需求。下面带来飞桨深度学习平台工具组件详细解读,核心内容 3993 字,预...
联邦学习简介1.联邦学习是一种分布式机器学习框架,允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。它通过聚合本地更新的方式来保护数据隐私,同时实现模型性能的提升。2.联邦学习适用于数据敏感且分散的场景,如金融、医疗、物联网等,可以在保护隐私的同时提高模型的泛化能力。3.随着数据安全和隐私保护意识的提高,...
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。
飞桨深度学习平台工具组件,包括 PaddleHub 迁移学习、PARL 强化学习、PALM 多任务学习、PaddleFL 联邦学习、PGL 图神经网络、EDL 弹性深度学习计算、AutoDL 自动化深度学习、VisualDL 训练可视化工具等,旨在推动前沿深度学习技术的产业化落地,满足多样的产业需求。下面带来飞桨深度学习平台工具组件详细解读,核心内容 3993 字...
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（1） 在联邦学习框架下，多个智能体可以在保持数据隐私的前提下共享模型参数或者学习到的知识，而不是...