”深度学习 联邦学习 模型压缩 隐私计算“ 的搜索结果

     边缘计算与深度学习综述摘要背景，度量与框架深度学习的背景深度学习性能的度量DNN推理和训练的可用框架深度学习在边缘侧的应用计算机视觉自然语言处理网络功能IOT虚拟现实和增强现实(VR and AR)边缘侧的快速推理...

     10122局部正则化和稀疏化的差分私有联邦学习中国科学院自动化研究所中国科学2中国科学院大学人工智能学院[email protected]张曦@ gmail....隐私（DP）为联邦学习中特定于任何用户数据的信息提供可认证的隐私保证...

     “联邦学习（Federated Learning）”作为一种加密的分布式机器学习范式，可以使得各方在不披露原始数据的情况下达到共建模型的目的，即在不违反数据隐私保护法规的前提下，连接数据孤岛，建立性能卓越的共有模型。

     1. 背景介绍 随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户难以从海量信息中找到自己真正感兴趣的内容。推荐系统应运而生，旨在解决信息过载问题，为用户提供个性...近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理

     “联邦学习” 实际上是一种加密的分布式机器学习技术，参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密（混淆）形态的前提下共建模型。 如果机构之间的数据无法互通，一家企业一家机构数据量有限，或者是少数巨头公司...

     联邦学习是一种以分布式方式训练模型的机器学习技术，其主要思想是确保参与方的数据保留在本地，而将训练的模型进一步上传和聚合到服务器。后续学习过程仅使用模型进行训练，保护了参与方的数据隐私，从而保护了数据...

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