联邦学习
[联邦学习]Krum算法：深入解析及代码实现
在本篇文章中，我们将深入探讨联邦学习领域的一种重要算法——Krum算法。本文将介绍联邦学习的基本概念、Krum算法的原理、其在实际场景中的应用以及优势与不足。 论文原文：Machine Learning with Adversaries: Byzantine Tolerant…
[联邦学习] 联邦学习概念及常见算法总结｜聚合算法｜防御算法｜攻击算法
[持续更新中] Last Update: 2023/3/11 联邦学习是一种新兴的机器学习技术，它能够在保护隐私数据的同时，利用本地数据训练全局模型，降低通信开销和支持分布式设备，同时提高模型的精度和泛化性能。本文将介绍联邦学习的概念、常用算法、优缺点和应用场景。
联邦学习是…
[联邦学习] FedAvg聚合算法详解及代码实现
论文原文：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 概述
在现代计算机科学中，机器学习被广泛应用于各种领域。然而，机器学习需要大量的数据才能达到最佳性能。在某些情况下…