2022年3月4日
联邦学习中的优化算法
摘要： 联邦学习中的优化算法 联邦学习做为一种特殊的分布式机器学习，仍然面临着分布式机器学习中存在的问题，那就是设计分布式的优化算法。 不过相比传统的分布式机器学习，它需要关注系统异质性(system heterogeneity)、统计异质性(statistical heterogeneity)和数据隐私性(data privacy)。系统异质性体现为昂贵的通信代价和节点随时可能宕掉的风险(容错)；统计异质性数据的不独立同分布(Non-IID)和不平衡。由于以上限制，传统分布式机器学习的优化算法便不再适用，需要设计专用的联邦学习优化算法。 阅读全文
posted @ 2022-03-04 15:37 orion-orion 阅读(5259) 评论(0) 推荐(4) 编辑