手法証拠記録
Semi-supervised Federated learning
Semi-supervised federated learning (SSFL) trains a shared model across many decentralized clients — each holding private data — when only a subset of clients or a subset of local samples carry labels. It combines the privacy-preserving coordination of federated learning with the label-efficiency of semi-supervised techniques such as pseudo-labeling and consistency regularization, enabling strong model quality without centralizing sensitive data.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Semi-supervised Federated Learning
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
- Jeong, W., Yoon, J., Yang, E., & Hwang, S. J. (2020). Federated Semi-Supervised Learning with Inter-Client Consistency. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). · URL
- Zhang, Z., Chen, Y., Yu, H., & Lu, J. (2021). SemiFed: Semi-supervised Federated Learning with Consistency and Pseudo-Labeling. arXiv preprint arXiv:2108.09412. · URL
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。