एन्सेम्बल फ़ेडरेटेड लर्निंग
एन्सेम्बल फ़ेडरेटेड लर्निंग फ़ेडरेटेड लर्निंग के गोपनीयता-संरक्षण वितरण को एन्सेम्बल एकत्रीकरण के साथ जोड़ती है: प्रत्येक भाग लेने वाला क्लाइंट निजी डेटा पर अपना स्थानीय मॉडल प्रशिक्षित करता है, और सर्वर केवल पैरामीटर औसत के बजाय वोटिंग, औसत या स्टैकिंग जैसी एन्सेम्बल रणनीतियों का उपयोग करके सभी क्लाइंट्स से भविष्यवाणियों — या मॉडल पैरामीटर — को एकत्रित करता है।
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स्रोत
- McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. In Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 54, 1273–1282. link ↗
- Chen, Y., Qin, X., Wang, J., Yu, C., & Gao, W. (2021). FedHealth: A federated transfer learning framework for wearable healthcare. IEEE Intelligent Systems, 35(4), 83–93. DOI: 10.1109/MIS.2020.2988604 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Federated Learning (Federated Ensemble Aggregation). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-federated-learning
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