Machine learningMachine learning

Aprenentatge federat auto-supervisat

L'aprenentatge federat auto-supervisat combina l'entrenament federat —on les dades mai surten dels dispositius locals— amb tasques pretext auto-supervisades com l'aprenentatge contrastiu o la predicció emmascarada. Els clients aprenen representacions d'ús general a partir de les seves pròpies dades no etiquetades i només comparteixen actualitzacions del model, no dades brutes, amb un servidor central que les agrega en un codificador global.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Zhuang, W., Wen, Y., & Zhang, S. (2021). Divergence-aware Federated Self-Supervised Learning. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2022). link
  2. Federated learning. Wikipedia. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning in Federated Settings. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/self-supervised-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.

Compare side by side
ScholarGateSelf-supervised Federated learning (Self-supervised Learning in Federated Settings). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/self-supervised-federated-learning · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026