摘要：
具体文章就不讲了，只讲这些文章干嘛了吧。总的来说，我越来越感觉，federated learning和decomposition problem很相似，可以借鉴之前decomposition做的研究。 阅读全文
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这篇主要介绍高级层面的API，至少先跑起来然后再来写自己的算法。强烈推荐用docker，在tensorflow-gpu-2.5.1的Image安装stable版本的（当前0.19版本的是需要2.5.x版本的tensorflow，conda源最新的才2.4.1，tff文档自己都不写依赖的...），然后tensorflow-gpu-2.7.x的image上安装nightly版本的（推荐nightly）。之前也写过tff的整理，不过那时候真的是太难用了，不如我自己模拟的清楚一点，现在0.19版本的在high-level层面很多都给你干了，比如model直接from_keras_model，也有现成的iterativeprocess。 阅读全文
摘要：
之前存在日记里，当成课程笔记看的，但是觉得有必要发出来，和之前发的operator和ADMM有关系可以一起看（例如，在decomposition中使用primal decomposition给定一个变量x值如何求另一个变量的minimal，例如有约束的时候可能要迭代使用operator得到fixed point），之后会将几篇论文讲一些例子。 阅读全文
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建议先看前一篇Proximal与对偶，再来理解operator。 阅读全文
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参考于邓康康-原始对偶角度下的几类优化方法的博文，只记录了自己感兴趣的地方和所得 阅读全文
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这两篇博客介绍了为什么机器学习中超参数很难调，以及可行的解决方案。值得读一读，等下周(2021年端午节后)不忙了然后找个例子实现下。 阅读全文
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证明部分自己推了一下，发现有些不等式方向或者符号是反着的...等有时间了再推一下（下次再说） 阅读全文
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这篇文章主要是借鉴一下写作，怎么构建上下文，具体内容就不呈现了。里面细节很多，没有办法一一展示在博客里，可以按照他的行文效仿一下，文章的证明部分很有启发。 阅读全文
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服务器在设在内网里，搬机子又没其他地方放，比较权衡之后，买了一个轻量服务器做内网穿透 阅读全文
摘要：
中间的模型转换省略掉了，可以看原文，写的比较简略。总的感觉这个论文写的不是心目中完美的类型，在总结中写了自己的一点问题，而且这篇文章代码也没找到，我还挺想看看他们怎么做的。话说很久没更新了，之后会恢复更新，最近动力满满。 阅读全文