Regulierd Federatief Leren
Regulierd federatief leren breidt het federatief leerframework uit door straftermen toe te voegen aan het lokale doel van elke client, waardoor lokale updates dichter bij het globale model worden verankerd. De canonieke formulering — FedProx — voegt een proximale term toe die controleert hoe ver een enkele client kan afwijken, wat de convergentie en stabiliteit verbetert wanneer de datadistributies van clients aanzienlijk verschillen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Li, T., Sahu, A. K., Zaheer, M., Sanjabi, M., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated Optimization in Heterogeneous Networks. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys), 2, 429–450. link ↗
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 54, 1273–1282. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Federated Learning (Proximal and Penalty-Based Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/regularized-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.
- Federated LearningPrivacy↔ compare
- Online LerenMachine learning↔ compare
- Reguliere Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Geregulariseerde logistische regressieMachine learning↔ compare
- Semi-supervised LearningMachine learning↔ compare
- TransferlerenMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →