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法律研究理解融合學習：單次聯邦學習
在本文中，我們將學習融合學習，瞭解其工作原理、優勢以及其他所有引數。隨著技術的進步，我們越來越關注機器學習領域中的隱私問題。早些時候，我們習慣於以集中式的方式訓練資料，這更容易受到隱私威脅，因此我們正轉向聯邦學習，它允許我們在協作的同時無需共享原始資料來訓練模型，這在隱私方面是一種很好的技術。讓我們來了解一下聯邦學習。
聯邦學習
這是一種去中心化的機器學習機制，我們可以在各個裝置上本地執行模型訓練，並在資料訓練完成後，每個裝置都會將模型更新資訊共享給中央伺服器。該伺服器將收集所有更新並將其用於訓練全域性模型。因此，使用此技術，資料將儲存在裝置上，裝置僅與中央伺服器交換模型引數。但這需要裝置和中央伺服器之間進行多次通訊，從而導致高成本和時間消耗。
融合學習
這也被稱為單次聯邦學習。融合學習是一種新的聯邦學習方法，用於解決聯邦學習的挑戰和缺點。它結合了聯邦學習的優勢和知識蒸餾技術。因此，在聯邦學習中使用多輪通訊的情況下，融合學習僅需要裝置和中央伺服器之間進行一輪通訊。
融合學習的工作原理
中央伺服器首先初始化在大型資料集上預訓練的全域性模型。
每個裝置根據自身資料分別訓練本地模型，然後如上所述，使用第一種工作方法（也稱為知識蒸餾）將本地裝置模型的引數壓縮成緊湊的表示形式，然後將其傳送到中央伺服器。
中央伺服器然後使用各種聚合技術（如加權平均）收集來自所有裝置的更新，並更新全域性模型。
所有步驟完成後，更新後的全域性模型將廣播回所有裝置。
與聯邦學習相比，融合學習具有許多優勢
我們可以將融合學習應用於儲存或計算資源有限的裝置。
效能提升 - 融合學習允許裝置利用全域性模型的知識，從而提高了模型準確性。
融合學習更安全，因為它是在聯邦學習的基礎上發展而來，並且它也不在裝置之間共享資料。
我們可以使用這種學習方法來訓練敏感資料的模型。
談到安全性，融合學習保留了聯邦學習的隱私保護特性。它從未與其他裝置共享原始資料。此外，知識蒸餾方法用於透過在將資訊傳送到伺服器中央模型之前進行壓縮來保護本地模型（即裝置模型）的隱私。
融合學習的應用
融合學習有各種應用，以下是融合學習的一些應用 -
影像分類 - 我們使用融合學習來提高影像分類模型的準確性。我們將多個模型的輸出組合成一個，這對於資料變化很大的任務很有用，例如對動物或植物的影像進行分類。
自然語言處理 - 融合學習也用於提高自然語言處理 (NLP) 模型的準確性。它所做的就是將多個模型的輸出組合成一個，就像我們在影像分類中所做的那樣。融合學習對於資料存在大量歧義的任務非常有用，例如情感分析或機器翻譯。
物聯網 (IoT) - 我們使用融合學習的概念在本地訓練模型並共享輸出結果知識，以構建更好的全域性模型，同時保護使用者隱私。
醫療保健 - 我們使用融合學習來提高用於醫學診斷的模型的準確性。它首先預測模型的輸出，然後將多個模型的輸出組合在一起。這對於資料變化很大的任務非常有用，例如用於診斷癌症或心臟病的模型。
機器人 - 融合學習可用於透過組合多個感測器的輸出提高機器人模型的準確性。這對於環境存在大量不確定性的任務尤其有用，例如在雜亂的房間中導航。
金融 - 金融機構可以使用融合學習來增強欺詐檢測模型，而不會洩露客戶資料。
因此，我們學習了融合學習，這是一種非常強大的技術，用於提高各種機器學習任務的準確性。融合學習也稱為單次聯邦學習，談到模型訓練的安全性方面，它被廣泛使用，因為它不會將裝置的原始資料與任何其他裝置共享，並且它還將多輪通訊減少到一輪，從而提高了模型效能。隨著技術的進步，我們可以預期它將在各種機器學習應用的隱私方面發揮至關重要的作用。您也可以使用此模型的概念並將其應用於您的 ML 模型。
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