6.TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE----SYSTEM DESIGN(Google)(2019.3.22)(1).pdf下载

weixin_39821526 2023-06-01 09:30:18
2019/02发布的关于联邦学习的论文 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它支持对大量分散数据进行模型训练。基于TensorFlow，我们构建了一个可伸缩的面向移动设备领域的联邦学习生产系统。在本文中，我们描述了最终的高层设计，概述了一些挑战及其解决方案，并触及了开放的问题和未来的方向。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_44774630/11437901?utm_source=bbsseo
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6.TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE----SYSTEM DESIGN(Google)(2019.3.22)(1).pdf
2019/02发布的关于联邦学习的论文 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它支持对大量分散数据进行模型训练。基于TensorFlow，我们构建了一个可伸缩的面向移动设备领域的联邦学习生产系统。在本文中，我们描述了最终的高层设计，概述了一些挑战及其解决方案，并触及了开放的问题和未来的方向。
TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE SYSTEM DESIGN.pdf
联邦学习是一种分布式机器学习方法，可对大量分散数据进行模型训练。我们已在TensorFlow的基础上为移动设备领域的联合学习构建了可扩展的生产系统。在本文中，我们描述了由此产生的高级设计，概述了一些挑战及其解决方案，并探讨了未解决的问题和未来的方向。
联邦学习--论文汇集（六）
面向大规模的联邦学习系统设计，感觉像综述。 [1] Bonawitz K , Eichner H , Grieskamp W , et al. Towards Federated Learning at Scale: System Design[J]. 2019. [2] Karimireddy S P , Kale S , Mohri M , et al. SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for On-Device Federated Learning[
联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
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