FedUB: Algoritmo de Aprendizaje Federado Basado en Sesgo de Actualización
Autores: Zhang, Hesheng; Zhang, Ping; Hu, Mingkai; Liu, Muhua; Wang, Jiechang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
FedUB: Algoritmo de Aprendizaje Federado Basado en Sesgo de Actualización
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje federado
Privacidad de datos
Datos no iid
Algoritmo FedUB
Sesgo de actualización
Fase de agregación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje federado, como marco de aprendizaje automático distribuido, tiene como objetivo proteger la privacidad de los datos mientras aborda el problema de los silos de datos mediante el entrenamiento colaborativo de modelos en múltiples clientes.
Descripción
El aprendizaje federado, como marco de aprendizaje automático distribuido, tiene como objetivo proteger la privacidad de los datos mientras aborda el problema de los silos de datos mediante el entrenamiento colaborativo de modelos en múltiples clientes.