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分享一些我平常阅读的论文

暂无订阅共7篇文章创建于2022-05-01

Exploiting Shared Representations for Personalized Federated Learning

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里一. 介绍联邦学习中由于各个客户端上数据异构问题，导致全局训练模型无法适应每一个客户端的要求。作者通过利用客户端之间的共同代表来

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Non-IID data and Continual Learning processes in Federated Learning: A long road

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里今天来看一篇在实际背景下，联邦学习和持续学习的意义以及针对于数据异构问题的相关分析。一. 介绍人们日常生活主要的计算机器是智能

3年前
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Federated Reconnaissance: Efficient, Distributed, Class-Incremental Learning

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里一. 介绍论文中，作者提出了联合侦察，这是一类新的学习问题，分布式模型应该能够独立地学习新的概念，并有效地共享这些知识。通常在联

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CONTINUAL LOCAL TRAINING FOR BETTER INITIALIZATION OF FEDERATED MODELS 论文解读+代码分析

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里一. 介绍本篇文章的介绍和之前的持续学习、联邦学习类似，就不赘述。作者提出的为局部持续训练的联邦学习来缓解权值的发散，并将不同

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Personalized Cross-Silo Federated Learning on Non-IID Data 论文解析

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。一.介绍使用非IID数据进行个性化跨思洛联盟学习的根本瓶颈是错误地认为一个全局模型可以适合所有客户。基于此，在本文中，作者通过一种新颖的消息传递

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Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication 论文阅读笔记

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里一. 介绍联邦学习中数据是非独立同分布的，基于FedAvg算法成功后，作者发现元学习算法MAML应对客户端上数据量较少，数据分布

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Personalized Federated Learning with Exact Stochastic Gradient Descent 论文阅读

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。论文地址点这里一. 介绍论文中，作者提出了联合侦察，这是一类新的学习问题，分布式模型应该能够独立地学习新的概念，并有效地共享这些知识。通常在联

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