2022年7月22日
分布式学习和联邦学习简介​
摘要： 在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。 集中学习（单机） 一个最简单的例子，我们想学习人的身高和体重之间的线性关系，并且我们拥有100人的体重和身高数据， 阅读全文
posted @ 2022-07-22 11:18 deephub 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑