该论文介绍了面向客户端任务异构场景的联邦学习方法FedBone,通过引入拆分学习范式与梯度冲突重映射聚合方法,在客户端资源限定的前提下实现大规模的联邦训练与多任务优化建模,以提高异构多任务联邦学习的模型性能。本篇论文由来自中国科学院计算技术研究所陈益强研究员团队撰写。 论文信息 标题:FedBone: Towards Large-Scale F
基于客户端聚类的拆分联邦学习方法 基于客户端聚类的拆分联邦学习方法 《基于客户端聚类的拆分联邦学习方法》（一）生活中的邂逅，引出神秘主题 在那个阳光透过斑驳树叶洒在咖啡桌上的午后，李教授坐在常去的咖啡馆角落，手里拿着一本有些破旧的笔记本。周围人们的轻声交谈和咖啡的香气交织在一起。李教授正为一个科研...
Split Learning是一种分布式模型训练方案,核心思想是将网络的结构进行拆分,每个设备只保留一部分的网络,所有设备的子网络结构构成一个完整的网络模型,在训练的过程中,不同的设备只对本地的网络结构进行前向或者反向计算,并将计算结果传递给下一个设备。 2.Split Learning与联邦学习的异同点有哪些 1.相同点 1.都可以...
这种拆分方式为我们从不同角度计算梯度提供了新的思路。这意味着，我们无需将全部100个数据点集中于一处进行处理！相反，我们可以将数据划分为两个子集，分别计算各子集的梯度，随后对这两个梯度取平均值，从而得出整体数据的梯度。这正是分布式随机梯度下降（D-SGD）的核心思想所在。3.1 ❒ FL的核心思想与实现 ...
▲ 元宇宙视线交互中的隐私保护 随着元宇宙的蓬勃发展，视线交互技术的崛起备受瞩目，但随之而来的视线隐私问题引发了广泛关注。视线不仅揭示了凝视方向，还能用于个体身份识别及敏感软生物特征的识别。本文提出了融合联邦学习与拆分学习的框架，显著降低了隐私泄露风险。▲ 通信效率与大语言模型优化 联邦学习面临着通信效率...
联邦学习和全去中心化(P2P)学习的区别比较: **拆分学习(Split learning)**的关键思想,与之前着重于数据分区和通信模式的设置相比,它是在客户端和服务器之间按层划分执行模型,这对于训练和推理都是一样的。 如图所示:(a)在vanilla拆分学习的设置 综述论文“Federated Learning Systems: Vision, Hype and Reality ...
我们的客户端类中的 fit 和evaluate都调用了一个函数 get_data,它只是 SciKit-Learn iris 数据集的包装器。它还将数据拆分为训练集和验证集,并进一步拆分训练数据集(我们称为“alice”和“bob”)以模拟联邦学习,因为联邦学习的客户端都有自己的数据。
联邦学习也称为协同学习,它可以在产生数据的设备上进行大规模的训练,并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里,本地收集、本地训练。在本地训练后,中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献,但是不访问实际的敏感数据。
纵向拆分学习,将一个模型拆分至多个PYU,使用PYU聚合隐层,使用差分隐私保护前向隐层和反向梯度 关于隐语 隐语官网: https://www.secretflow.org.cn 隐语社区及代码访问: https://github.com/secretflow https://gitee.com/secretflow 关注我们: 公众号:隐语的小剧场 ...
研究如何将大模型进行合理拆分和优化，使其部分功能能够在边缘设备高效运行，实现更高效、低延迟的智能推理，满足如自动驾驶、实时工业控制等对实时性要求极高的应用场景需求。同时，强化云 - 边协同机制，构建灵活的大小模型协作架构，根据不同任务的复杂程度、实时性要求等，动态、智能地在云端和边缘端之间分配计算资源...