Federated apvienojums (Ensemble Federated Learning)
Federated apvienojums apvieno federatīvās mācīšanās privātuma saglabāšanas izplatīšanu ar apvienojumu (ensemble) agregāciju: katrs iesaistītais klients apmāca savu lokālo modeli, izmantojot privātus datus, un serveris agregē prognozes — vai modeļu parametrus — no visiem klientiem, izmantojot apvienojuma stratēģijas, piemēram, balsošanu, vidējo aprēķināšanu vai sakraušanu (stacking), nevis tikai vienkāršu parametru vidējo aprēķināšanu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Federated Learning (Federated Ensemble Aggregation). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/machine-learning/ensemble-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.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)Mašīnmācīšanās↔ compare
- PastiprināšanaMašīnmācīšanās↔ compare
- Federatīvā apmācībaPrivātums↔ compare
- StackingMašīnmācīšanās↔ compare
- Pārneses apmācībaMašīnmācīšanās↔ compare
- Balsošanas ansamblisMašīnmācīšanās↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →