Bayesian Federated Learning
Bayesian Federated Learning combines federated learning — where model training is distributed across multiple clients without sharing raw data — with Bayesian inference, so that each client maintains a posterior distribution over model parameters rather than a single point estimate. This yields principled uncertainty quantification and more robust model aggregation across heterogeneous, privacy-preserving data silos.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Yurochkin, M., Agarwal, M., Ghosh, S., Greenewald, K., Hoang, N., & Khazaeni, Y. (2019). Bayesian Nonparametric Federated Learning of Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR 97, 7101–7110. · URL
- Corinzia, L., & Buhmann, J. M. (2019). Variational Federated Multi-Task Learning. arXiv preprint arXiv:1906.06268. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.