03 2022 档案
摘要:###一、random.choice()方法,从列表中选择一个元素进行输出 import random name = ['lili', 'wangwei', 'chenyu', 'luoyan'] node_id = random.choice(name) print(node_id) 结果: ##
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摘要:#HyperNetwork 论文地址 1、灵感来源于nature中的基因型(超网络)以及表型(主网络) 2、主要为了解决CNN,RNN中权重不共享以及RNN中全共享的问题,旨在创造一个relaxed weight-sharing across layers的模型,在不特别影响精度的情况下,减少了模型
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摘要:pFedHN 文章的主要贡献 (1)提出了新的基于Hypernetworks的个性化联邦学习 (2)模型的泛化能力强,对于新用户也能有良好的表现 (3)对于拥有不同的计算资源的客户端能有一个适配的不同大小的模型 idea 使用embedding层,根据id生成一个 vector Vi,成为超网络的传
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