安全联邦迁移学习
你想要训练 AI 模型。 你的数据存储在不同的服务器上。 你必须保证这些数据的私密性。
安全联邦迁移学习解决了这个问题。
其工作原理如下：
- 迁移学习从预训练模型开始。
- 联邦学习在本地设备上训练模型。
- 安全层隐藏了原始数据。
这种方法具有三个优势：
- 你的数据保持私密。
- 训练时间更短。
- 小数据集也能获得更好的效果。
来源：https://dev.to/paperium/secure-federated-transfer-learning-odk
可选学习社区：https://t.me/GyaanSetuAi