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
- 最小二乘法相位解缠算法
- 基于安卓Android订餐点菜系统（含测试数据与毕业设计）
- 汽车电子硬件设计
- GlobalMapper_LiDAR_Classification_Workflows
- 国际疾病诊断编码库ICD-11-MMS.rar
- Desktop.zip
- Matlab-code-of-Harris-Hawks-Optimization-HHO.zip
- 时序数据、随机过程和深度学习.pdf
- 无法启动IIs Express Web服务器 对应文件
- 470 570 bios
- （UML参考手册 第二版 英文） The UML Reference Manual 2nd Edition
- esp8266 weather_v2.0更新.zip
- Tomcat日志仅供日志解析使用
- 百世快递客服处理百世Q9
- Lenovo_Thinkpad_E420_BIOS_1.22.zip
- MSChart应用实例（VB6）
- 仓库管理系统+JAVA源代码++设计说明
- C#调用IDL报错.docx
- PC汇编语言《电子琴的设计》计算机硬件技术基础课程设计
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