PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）
FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机器学习结果的模型，有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。
文件下载
评论信息
其他资源
- 贪吃蛇-代码-uml设计
- 移动传播环境：理论基础、分析方法和建模技术.pdf
- ASP.NET网上商城完整源码201903
- 腹部CT图像Dicom格式
- BP预测温度模型_2019.10.14.rar
- 2017年和2018年美国大学生数学建模比赛原题和数据
- 自习室座位管理系统
- 大型综合管理ERP源码 大型ERP源码.rar
- matlab 源代码 约束优化问题
- 2020联发科笔试题（IC方向)a.docx
- 雨流计数法MATLAB源码
- cc3200sdk-1.3.0
- 单片机双机通信汇编程序
- 2050年世界能源展望（2020版.pdf
- StudentManager.rar
- 一粒云企业云盘-管理员操作手册v4.5.pdf
- 北大青鸟S1笔试试题（笔试题汇总及所有答案）
- Fibersim 2012 CEE基础模块-CATIA Exercise / Reference Book
- windows xp下个人防火墙的设计与实现
- Android密码保险箱
- pci总线架构上的napi机制的网卡驱动.c (ixgbevf)
- C++仿360新界面源代码
- TinyPNG破解版压图插件
- MFC中子对话框的大小随tab控件的大小改变而改变
- Duda的模式识别（第二版）
- 高德地图面积测量工具
- BOSS - Multipurpose Template
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明