Học liên kết
Học liên kết là một mô hình học máy phân tán được giới thiệu bởi McMahan và cộng sự vào năm 2017, trong đó một mô hình toàn cục được huấn luyện cộng tác trên nhiều máy khách phi tập trung — chẳng hạn như thiết bị di động hoặc hệ thống bệnh viện — mà không bao giờ truyền dữ liệu thô đến một máy chủ trung tâm. Mỗi người tham gia tính toán các cập nhật mô hình cục bộ bằng dữ liệu riêng tư của mình; chỉ những cập nhật đó, không phải dữ liệu cơ bản, mới được máy chủ truyền và tổng hợp để cải thiện mô hình được chia sẻ.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Nguồn tài liệu
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. Artificial Intelligence and Statistics, 1273–1282. link ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). Federated Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/privacy/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.
- Quyền riêng tư vi phânQuyền riêng tư↔ compare
- Chưng cất tri thứcHọc sâu↔ compare
- Tối ưu hóa Gradient Ngẫu nhiên (Stochastic Gradient Descent - SGD)Học máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →