التعلم الموحد
التعلم الموزع هو نهج في تعلم الآلة يسمح لأجهزة أو كيانات متعددة بالتعاون في تدريب نموذج مشترك دون تبادل البيانات. تقوم كل جهاز بتدريب النموذج محليًا ويقوم فقط بإرسال تحديثات النموذج إلى خادم مركزي للدمج، مما يحسن أداء النموذج المشترك. يحقق هذا الأسلوب التعلم الآمن للبيانات من خلال ضمان بقاء البيانات مخزنة محليًا ومشاركة المعلومات اللازمة فقط لتحسين النموذج. هدف التعلم الموزع هو تعزيز أداء النموذج مع حماية أمن وخصوصية بيانات المستخدم، مما يجعله ذو قيمة عالية لتطبيقات متنوعة.
Cityscapes heterogeneous
Landmarks-User-160k
CIFAR-100 (alpha=1000, 10 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=0.5, 20 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=0.5, 10 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=0, 20 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=1000, 5 clients per round)
FedASAM
CIFAR-100 (alpha=0, 10 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=0, 5 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=0.5, 5 clients per round)
CIFAR-100 (alpha=1000, 20 clients per round)
CIFAR100 (alpha=0.3, 10 clients per round)
AdaBest