Machine learningMachine learning

Federated učenie so samotrením

Federated učenie so samotrením kombinuje federovaný tréning — kde dáta nikdy neopúšťajú lokálne zariadenia — so samotréningovými predtextovými úlohami, ako je kontrastívne učenie alebo maskované predpovedanie. Klienti sa učia všeobecné reprezentácie zo svojich vlastných neoznačených dát a zdieľajú iba aktualizácie modelu, nie surové dáta, s centrálnym serverom, ktorý ich agreguje do globálneho enkodéra.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Compare side by side
ScholarGateSelf-supervised Federated learning (Self-supervised Learning in Federated Settings). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/machine-learning/self-supervised-federated-learning · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026