2020年8月13日
Federated Learning with Matched Averaging
摘要： 本文提出了联邦匹配平均（FedMA）算法。FedMA通过对提取到的具有相似特征的隐元素（即卷积层的通道，LSTM的隐状态，全连接层的神经元）进行匹配和平均，按层构建共享全局模型。FedMA训练的CNN和LSTM模型在数据集MNIST,CIFAR-10,Shakespeare上优于最新联邦学习算法Fe 阅读全文
posted @ 2020-08-13 16:50 wfmt19937 阅读(1370) 评论(0) 推荐(0) 编辑