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如何微调一个自监督模型?
微调自监督模型涉及在特定任务或数据集上调整预训练模型的权重,以提高其在该任务上的表现。这个过程通常从选择一个在大量无标签数据上训练的自监督模型开始。一旦选择了模型,您需要一个与特定任务相关的小型标注数据集,以便模型从中学习。微调的本质是继续
在联邦学习中,怎样减轻对抗攻击?
在联邦学习中,恶意攻击带来了重大风险,特别是因为它们可能破坏在分布式设备上训练的模型的完整性。为了减轻这些风险,采用了几种策略。其中一种方法是在模型更新过程中使用稳健的聚合方法。与其简单地对来自不同设备的更新进行平均,不如使用坐标中位数或剔
无服务器平台如何管理计算时间限制?
无服务器平台通过对函数的运行时间设置具体限制,来管理计算时间限制,以避免自动终止。每个无服务器函数通常都有一个可配置的超时设置,这个设置因平台而异,例如 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud F