摘要： 
Python（包括其包Numpy）中包含了了许多概率算法，包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成。我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数。先来看最基础的功能——随机采样。它包括了random.choice、random.choices、numpy.random.choices等函数 阅读全文
Python（包括其包Numpy）中包含了了许多概率算法，包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成。我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数。先来看最基础的功能——随机采样。它包括了random.choice、random.choices、numpy.random.choices等函数 阅读全文
摘要： 
在上一篇博文《联邦学习中的模型聚合》中，我们关注了在联邦学习中模型聚合(参数通信)的问题，但是对每一个client具体的模型架构设计和参数优化方法还没有讨论。本篇文章我们关注具体模型结构设计和参数优化。首先，在本篇论文中不同的client有一个集成模型，而每一个集成模型由多个模型分量组成，可以清晰地观察到其层次结构。接下来我们就**自顶向下**地分层次展示Client、Learners_ensemble和每个Learner的设计原理。 阅读全文
在上一篇博文《联邦学习中的模型聚合》中，我们关注了在联邦学习中模型聚合(参数通信)的问题，但是对每一个client具体的模型架构设计和参数优化方法还没有讨论。本篇文章我们关注具体模型结构设计和参数优化。首先，在本篇论文中不同的client有一个集成模型，而每一个集成模型由多个模型分量组成，可以清晰地观察到其层次结构。接下来我们就**自顶向下**地分层次展示Client、Learners_ensemble和每个Learner的设计原理。 阅读全文