从模仿学习到强化学习:冷启动阶段通过模仿学习初始化策略,然后使用强化学习不断优化。 异构环境适应:强化学习使得模型能够适应设备的异构特性,提升联邦学习的效率和效果。 总体而言,强化学习让 FedRank 的设备选择策略更具适应性、灵活性和长期优化能力,从而在动态和异构的联邦学习环境中实现更好的模型训练效果。 是的,...
通过定制一种强化学习算法来提出AutoFL,该算法在存在随机运行时方差、系统和数据异构性的情况下,学习并确定每个FL模型聚集了哪些K个参与设备和每个设备的执行目标。 1 INTRODUCTION 背景 最近,联合学习(FL)使智能手机能够协作训练共享ML模型,同时将所有原始数据保存在设备上。这种分散的方法是在训练深度神经网络(DNN)时...
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,...
本文提出的FAVOR数据框架,旨在通过智能选择设备来提高联邦学习的性能。基于强化学习,FAVOR的目的是通过学习主动选择每个通信轮中设备的最佳子集,来加速和稳定联邦学习过程,以抵消非iid数据引入的偏差。 BACKGROUND AND MOTIVATION 我们演示了如何在每一轮正确选择客户端设备,以提高非IID数据上的联合学习性能。 A.Federated ...
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数智创新 变革未来强化学习与联邦学习结合 强化学习与联邦学习简介 强化学习与联邦学习的相似性 强化学习与联邦学习的结合方式 结合后的算法优化策略 算法收敛性与性能分析 安全性与隐私保护 应用场景与实例 未来发展趋势与挑战目录 强化学习与联邦
（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...
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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。