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拆分学习
我就是菜鸡1229
7 个月前
论文阅读
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深度学习
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联邦学习
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拆分学习
【论文阅读——SplitFed: When Federated Learning Meets Split Learning】
联邦学习(FL)和分割学习(SL)是两种流行的分布式机器学习方法。两者都采用了模型对数据的场景;客户端在不共享原始数据的情况下训练和测试机器学习模型。由于机器学习模型的架构在客户端和服务器之间分割,SL提供了比FL更好的模型隐私性。此外,分割模型使SL成为资源受限环境的更好选择。然而,由于在多个客户端之间基于中继进行训练,SL的速度比FL慢。