2022年1月13日
"Federated Machine Learning : Concept and Applications"粗略笔记
摘要： 1.联邦学习定义 假设N个数据拥有者{F1, ... ,FN}想要使用他们各自的数据{D1, ... ,DN}来训练一个更好的机器学习模型 传统的方法是整合所有的数据为D=D1∪D2∪ ... ∪DN，并使用数据集D来训练出模型MSUM，记其准确性为VSUM 而联邦学习则是各个数据拥有者使用各自的数 阅读全文
posted @ 2022-01-13 11:34 wasua 阅读(85) 评论(0) 推荐(0) 编辑