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常见的优化器(Optimizer)原理

记录下常见的优化算法。一、概述优化算法是训练过程中寻求最优解的方法,分类如下:性能对比如下:二、梯度下降法2.1 梯度下降(GD)梯度下降是通过 Loss 对的一阶导数来找下降方向,并且以迭代的方式来更新参数,更新方式为 :其中,为学习率。2.2随机梯度下降(SGD)随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD):均匀地、随机选取其中一个样本,用它代表整体样本,即

#机器学习
联邦学习中的安全聚合SMPC

目录一、背景1.1 联邦聚合与FedAVG1.2 FATE1.3密钥协商(Key Agreement)1.4秘密共享(Secret Sharing)二、安全聚合SMPC2.1 原理2.2 单掩码方案2.4 双掩码完整方案三、FATE安全聚合(SecureAggregation)的实现3.1 FATE的安全聚合机制3.2 FATE安全聚合的实现四、总结记录下联邦学习中的安全聚合机制SMPC。一、背景

使用libvirt来管理qemu-kvm虚拟机

记录下libvirt的知识点。一、Libvirtlibvirt是为了更方便地管理各种Hypervisor而设计的一套虚拟化库,libvirt作为中间适配层,让底层Hypervisor对上层用户空间的管理工具(virsh,virt-manager)做到完全透明,因为libvirt屏蔽了底层各种Hypervisor的细节,为上层管理工具提供了一个统一的、较稳定的接口(API)。二、安装在centos7

Kubernetes:从Cloud Provider到Cloud Controller Mananger全解析

Kubernetes 是一个云原生平台,但为了让 Kubernetes 能够更好的运行在公有云平台上,能够灵活的使用、管理云上其他的基础资源和基础服务,云厂商需要实现自己的适配器。本文详细解读了 Kubernetes 从 Cloud Provider 到 Cloud Controller Mananger 的演变过程及其实现细节,希望有助于大家更好的在公有云平台上构建基于 Kubernetes 的

Android 5.0 ART GC 对比 Android 4.x Dalvik GC

为了研究Android虚拟机中的内存管理机制,前期进行了初步调研,下面列出Android 5.0 ART 中GC的更新概要以供参考,资料来源于网络以及对源码的初步阅读。

Quorum新的权限模型

1. 概述2. 新的权限模型概览3. 实现原理4. 启动5. API博客链接:https://hello2mao.github.io/2019/12/02/quorum-permission-model/1. 概述Quorum在最新发布的v2.3.0中增强了区块链的权限模型,详见v.2.3.0在以前的版本中,节点的许可管理是通过静态文件管理的。当节点启动时,如果设置了–...

#区块链
Sidetree协议

1. 概述1.1. Sidetree1.2. DID2. Sidetree 协议2.1. 协议概述2.2. 工作原理2.3. Sidetree 协议的 DID 操作2.3.1. DID OP2.3.2. Batch File 和 Anchor File2.4. Sidetree REST API3. Sidetree 协议 的 Node.js 实现3....

#区块链
到底了