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机器学习中的独立和同分布 （IID）：假设和影响
无水先生
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2023-11-18 10:20:00
机器学习中的独立和同分布 （IID）：假设和影响-CSDN博客
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FedAvg-master联邦学习MINST分类，包含
独立
同
分布
非
独立
同
分布
，以及多种聚合策略。（有创新！）
2. **
独立
同
分布
（
IID
）**：在
IID
假设
下，每个参与联邦学习的设备（如用户的手机或电脑）所拥有的数据样本是从全局数据
分布
中
随机抽取的，这意味着各个设备的数据具有相似的
分布
特征。在这样的情况下，FedAvg算法...
具有非
独立
同
分布
和不平衡数据集的个性化联邦学习仿真平台___下载.zip
1. 非
独立
同
分布
（Non-
IID
）数据：在传统的集
中
式学习
中
，
假设
所有数据都是从同一
分布
中
抽取的，但在现实世界
中
，不同设备上的数据往往具有显著差异。例如，用户的手机应用使用习惯会因个人偏好而异，导致本地数据...
机器学习
深度学习专业词汇
中
英文对照
- **应用场景**: 在统计推断和
机器学习
中
作为基本
假设
。 #### Illumination 照明 - **定义**: 图像
中
的光照条件。 - **应用场景**: 在计算机视觉
中
用于处理光照变化带来的
影响
。 #### Inactive 抑制 - **定义**: ...
机器学习
的Q-Q图.pdf
一个关键的前提
假设
是正负样本数据集必须符合
独立
同
分布
（
IID
）原则，即所有样本都是从相同
分布
中
独立
抽取的。Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）作为一种有效的工具，能够帮助我们判断数据是否符合这一
假设
，并且还...
第八周学习笔记1
Internal Covariate Shift是指深层神经网络
中
的隐藏层参数在训练过程
中
会出现输入的
分布
不一致，即发生
分布
变化，从而不满足
IID
独立
同
分布
假设
。 二、白化 白化的目的是去除输入数据的冗余信息，使得输入数据
分布
...
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