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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.