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Mirror Descent

Neo_DH 2021-01-09 03:52 阅读:1555 评论:0 推荐:0 编辑

论文笔记(1)—"Clustered federated learning: Model-Agnostic distributed multi-Task optimization under privacy constraints"

Neo_DH 2021-01-15 22:00 阅读:1248 评论:0 推荐:0 编辑

论文笔记(2)—"Adaptive Federated Optimization"

Neo_DH 2021-01-22 23:21 阅读:1234 评论:0 推荐:0 编辑

Tensorflow Federated(TFF)框架整理（上）

Neo_DH 2021-11-23 02:19 阅读:1093 评论:3 推荐:2 编辑

无约束问题的最小化

Neo_DH 2019-05-06 09:37 阅读:1037 评论:0 推荐:0 编辑

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最新评论

1. Re:Tensorflow Federated(TFF)框架整理（上）
@Neo_DH 好的好的，感谢博主😊
--MoneYaaa
2. Re:Tensorflow Federated(TFF)框架整理（上）
@MoneYaaa 是的，这里tff只是需要一个模型，之后的训练是有按他自己方式做的。然后callback函数是用在训练、评估的时候，所以keras的肯定是不能用的tff里的。具体tff的有没有提供类...
--Neo_DH
3. Re:Tensorflow Federated(TFF)框架整理（上）
博主你好，我看了你写的文章后大有收获。但我有一个问题，当我用keras转换器的方法写模型时，能否在训练的时候加回调函数？（比如早停）我看了关于keras回调函数的使用，基本都是写在modle.fit（...
--MoneYaaa
4. Re:三种联邦学习的个性化方法及应用
@Neo_DH 感谢！...
--UMR-cc
5. Re:三种联邦学习的个性化方法及应用
@UMR-cc 文章中没有说q，group的数量怎么得到。就像KMeans一样，可能不知道潜在应该分多少类，可以通过eblow rule一样得到，也可以像谱聚类一样，设定阈值(cluster fede...
--Neo_DH

Neo_DH

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