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联邦学习中存在哪些可扩展性问题?
"联邦学习作为一种有前景的去中心化机器学习方法,面临着若干可扩展性问题,这些问题可能阻碍其广泛应用。一个主要的挑战是协调参与训练过程的多个设备或节点。随着设备数量的增加,相关的通信和同步开销可能变得显著。例如,如果有1,000个设备参与,模
开源项目盈利面临哪些挑战?
“将开源项目货币化可以相当具有挑战性,原因有几个。首先,开源软件的本质在于免费访问和共享。这造成了一种文化,用户期望软件是免费的,这使得收费变得困难。许多开发者和组织可能会对付费获取能够免费访问的内容感到犹豫,即使它得到了专门团队的支持。例
少样本学习如何帮助解决多类分类问题?
Zero-shot learning (ZSL) 允许模型执行任务,而无需事先对来自这些特定任务的示例进行训练。在跨语言上下文中,这意味着模型可以理解并生成一种语言的语言,即使它没有被显式地训练在该特定语言上。模型不依赖于并行训练数据,而是