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स्व-पर्यवेक्षित संघटित शिक्षण (Self-supervised Federated Learning)

स्व-पर्यवेक्षित संघटित शिक्षण, संघटित प्रशिक्षण को स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-कार्य (pretext task) जैसे कि कंट्रास्टिव लर्निंग या मास्क्ड प्रेडिक्शन के साथ जोड़ता है — जहाँ डेटा स्थानीय उपकरणों को कभी नहीं छोड़ता है। क्लाइंट अपने स्वयं के बिना लेबल वाले डेटा से सामान्य-उद्देश्यीय निरूपण (representations) सीखते हैं और केवल मॉडल अद्यतन (updates) साझा करते हैं, कच्चा डेटा नहीं, एक केंद्रीय सर्वर के साथ जो उन्हें एक वैश्विक एनकोडर में एकत्रित करता है।

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स्रोत

  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

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

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ScholarGateSelf-supervised Federated learning (Self-supervised Learning in Federated Settings). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/self-supervised-federated-learning · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026