联邦学习中的个性化是如何工作的?

联邦学习中的个性化是如何工作的?

个性化的联邦学习涉及到在保持用户数据去中心化的前提下,为每个用户量身定制机器学习模型。在这种方法中,用户的数据不会被发送到中央服务器进行训练,而是允许各个设备在本地训练一个共享模型。设备只将更新后的模型参数发送回中央服务器,后者将这些更新进行汇总以改进全局模型。个性化的关键在于调整全局模型,以考虑到每个用户的独特特征和偏好。

实现个性化的一种常见方法是通过微调技术。在中央服务器使用来自多个设备的数据训练初始全局模型之后,用户的设备可以使用其本地数据进行额外的训练。例如,考虑一个使用联邦学习预测用户文本输入的键盘应用。全局模型捕捉了一般的输入模式,但每个用户的输入风格可能会有显著差异。通过使用个体的输入数据微调全局模型,该应用程序变得更加能够响应用户特定的词汇和输入习惯,从而提供更好的使用体验。

除了微调,个性化还可以通过使用用户特定的模型组件来实现。这意味着虽然中央服务器维护一个共享模型,但每个用户都有自己独特的层或参数,这些层或参数基于个人数据调整全局模型。例如,在一个电商平台的个性化推荐系统中,中央模型可能会推荐热门商品,但每个用户可以基于其过去的购买或浏览记录收到特定的推荐。通过将一般见解与个人偏好结合起来,联邦学习使得在不妨碍用户隐私的情况下,能够实现更为个性化的应用。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
计算机视觉如何革新零售行业?
计算机视觉综合症 (CVS) 症状的持续时间取决于病情的严重程度以及为减轻病情而进行的生活方式改变。眼疲劳、头痛和视力模糊等症状通常在停止使用屏幕后几小时内消退。 如果屏幕习惯保持不变,症状可能会持续或每天复发。解决根本原因,如光线不足,
Read Now
推荐系统如何与人工智能结合?
推荐系统通过分析历史数据和用户行为来预测用户偏好,以建议与个人兴趣一致的内容。通常,这些系统采用各种技术,诸如协同过滤、基于内容的过滤和混合方法。协同过滤通过检查用户和项目之间的交互来识别模式,这意味着它会推荐类似用户喜欢的产品。例如,如果
Read Now
神经网络在自然语言处理(NLP)中是如何工作的?
部署经过训练的神经网络模型涉及将其转换为适合生产环境的格式,并将其与应用程序或系统集成。TensorFlow、PyTorch或ONNX等框架简化了模型序列化和兼容性。 部署平台确定流程: 对于web应用程序,模型可以托管在云平台 (例如A
Read Now

AI Assistant