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
特征提取在语音识别中的重要性是什么?
端到端和模块化语音识别系统的主要区别在于其体系结构和处理方法。端到端系统简化了将语音转换为文本的整个过程,使其成为一个统一的模型。这意味着它需要原始音频输入并直接生成文本输出,通常使用递归神经网络或变压器等技术。相反,模块化系统将该过程分解
Read Now
开源项目如何衡量成功?
开源项目通过各种指标来衡量成功,这些指标突显了社区参与、代码质量和用户采用情况。主要指标之一是积极参与项目的贡献者数量。这不仅包括核心开发者,还包括任何提交错误报告、功能请求或拉取请求的人。一个活跃的社区通常是项目有用并为用户提供价值的良好
Read Now
多智能体系统如何处理实时应用?
多智能体系统(MAS)旨在通过协调多个智能体的动作高效地处理实时应用。这些系统使得软件程序或机器人等智能体能够独立和协作地工作,以快速处理信息、共享任务和做出决策。通过将任务分配给各个智能体,多智能体系统能够增强实时场景所需的响应能力和适应
Read Now