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首次发现!数据异构影响联邦学习模型,关键在于表征维度坍缩 | ICLR 2023
施宇钧NUS 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 随着深度学习大获成功,保护用户数据隐私变得越来越重要。 联邦学习(Federated Learning)应运而生,这是一种基于隐私保护的分布式机器学习框架。 它可以让原始数据保留在本地,让多方联合共享模型训练。 但它有一个问题——数据的异质化(data heterogeneity),即不同的参与方的本地数据来自不同的分布,这将严重影响全局模型的最终性能,背后原因也十分复杂。 字节跳动、新加坡国立大学及中科院自动化所的学者们首次发现了关键影响因素。 即:
量子位
2023-03-06
4890
快速学习正则表达式,不用死记硬背,这里有份中文资源和互动学习网站
无论你使用的是Python、Java、Perl还是Shell,正则表达式是学习主流编程语言几乎绕不开的话题。有了它,就能帮你快速定位到符合筛选条件的文本内容。
量子位
2019-08-12
3970
自编码器是什么?有什么用?这里有一份入门指南(附代码)
自编码器(Autoencoder,AE),是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络,它先将输入压缩成潜在空间表征,然后通过这种表征来重构输出。 自编码器由两部分组成: 编码器:这部分能将输
量子位
2018-03-20
7260
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