Интуиция, стоящая за распределенным SGD и федеративным обучением. В этом посте мы поговорим об основной интуиции, стоящей за распределенным обучением и федеративным обучением, и о том, почему они работают. Во-первых, мы начнем с простого примера централизованного машинного обучения и пройдем путь к распределенному стохастическому градиентному спуску (D-SGD) и, наконец, к федеративному обучению (FL). Централизованное обучение Представьте, что мы хотим узнать линейную зависимость..

Совместный метод распределенного обучения Edgify будет полностью представлен на NeurIPS в этом году! Обзор Сегодня растет интерес к обучению моделей глубокого обучения на периферии. Такие алгоритмы, как Федеративное усреднение [1] (FedAvg), позволяют проводить обучение на устройствах с высокой сетевой задержкой, выполняя множество шагов локального градиента перед передачей их весов. Однако сама природа этого параметра такова, что нет никакого контроля над тем, как данные..

Выполнение распределенного обучения с использованием встроенных функций TensorFlow 2.0 и его использование для обучения простой модели классификации изображений. Глубокое обучение привело к различным технологическим достижениям в области машинного обучения, но оно по-прежнему страдает от значительного количества вычислительного времени, необходимого для обучения на больших наборах данных. Наборы данных для обучения, такие как ImageNet, используемые для тестов, могут занять одну систему с..

Введение В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится горячей темой, привлекающей внимание многих исследователей. Многие люди начинают искать метод машинного обучения, который не только обучает модель в распределенной среде (распределенное обучение), но и защищает конфиденциальность данных (например, конфиденциальных данных в медицинской или финансовой сфере или личных привычках) (федеративное обучение). . Теоретически существует два основных варианта распределенного..