Оглавление
Объединенное обучение
-
Обзор федеративного обучения
- Федеративное обучение объединяет модели на разных устройствах для создания общей модели.
- Оно обеспечивает конфиденциальность данных и распределенное обучение.
-
История и развитие
- Идея федеративного обучения возникла в 1990-х годах, но не получила широкого распространения.
- В 2015 году Google представил федеративное усреднение, что стало основой для современных алгоритмов.
- С тех пор были разработаны различные методы для улучшения производительности и конфиденциальности.
-
Методы и алгоритмы
- FedAvg – это популярный алгоритм, который объединяет модели на разных устройствах.
- Sub-FedAvg – это новый метод, который позволяет клиентам создавать персонализированные модели.
- IDA – это адаптивный подход к оценке веса, который обрабатывает несбалансированные данные.
- HyFDCA – это новый алгоритм для решения выпуклых задач в гибридной среде FL.
-
Текущие исследования и разработки
- Исследования в области федеративного обучения активно развиваются, включая снижение коммуникационной нагрузки и разработку сверхлегких архитектур.
- Вспомогательные обучающие платформы направлены на улучшение обучения без передачи личных данных.
-
Варианты использования
- Интегрированное обучение применяется в ситуациях, когда участники не могут делиться данными, но нуждаются в обучении на больших наборах данных.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.