রেগুলারাইজড ফেডারেটেড লার্নিং
রেগুলারাইজড ফেডারেটেড লার্নিং প্রতিটি ক্লায়েন্টের স্থানীয় অবজেক্টিভে পেনাল্টি টার্ম যোগ করে ফেডারেটেড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ককে প্রসারিত করে, যা স্থানীয় আপডেটগুলিকে গ্লোবাল মডেলের কাছাকাছি রাখে। আদর্শ ফর্মুলেশন — FedProx — একটি প্রক্সিমাল টার্ম যোগ করে যা নিয়ন্ত্রণ করে যে কোনও একক ক্লায়েন্ট কতটা বিচ্যুত হতে পারে, ক্লায়েন্টের ডেটা ডিস্ট্রিবিউশন উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন হলে কনভারজেন্স এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Li, T., Sahu, A. K., Zaheer, M., Sanjabi, M., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated Optimization in Heterogeneous Networks. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys), 2, 429–450. link ↗
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 54, 1273–1282. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Federated Learning (Proximal and Penalty-Based Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-federated-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ফেডারেটেড লার্নিংগোপনীয়তা↔ compare
- অনলাইন লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
- ট্রান্সফার লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →