Robusto aprendizaje federado jerárquico con detección de anomalías en redes de cooperación en la nube-borde-extremo
Autores: Zhou, Yujie; Wang, Ruyan; Mo, Xingyue; Li, Zhidu; Tang, Tong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Robusto aprendizaje federado jerárquico con detección de anomalías en redes de cooperación en la nube-borde-extremo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje federado
Modelo de aprendizaje automático
Cooperación nube-borde-extremo
Aprendizaje federado jerárquico
Comportamientos anómalos
Eficiencia de comunicación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje federado (FL) permite que los dispositivos colaboren en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML) con datos distribuidos mientras se preserva la privacidad.
Descripción
El aprendizaje federado (FL) permite que los dispositivos colaboren en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML) con datos distribuidos mientras se preserva la privacidad.