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联邦学习中客户端-服务器攻击与防御综述

联邦学习 (FL) 提供去中心化机器学习 (ML) 功能,同时可以保护数据隐私。然而,这种架构带来了独特的安全挑战。客户端训练数据、本地模型、FL 通道、服务器端聚合参数和全局模型。我们进一步讨论为本地和全局模型量身定制的防御机制。通过我们的调查,我们阐明了FL 固有的漏洞,并提供了确保鲁棒性的对策的见解。我们的研究结果强调了双重重点策略的重要性,即解决客户端和服务器级别的安全问题。表 1 和表

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#深度学习#机器学习#安全
【如何避免虚拟环境创建在C盘的方法】

python中避免虚拟环境创建在C盘的方法

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#python#pytorch
卷积层、池化层输出图片大小计算

卷积层、池化层的输出图片大小计算

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#深度学习#python
pycharm运行终端部署(Anaconda终端与Git运行终端)

pycharm运行终端部署(Anaconda运行环境和Git运行环境)

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#pycharm#git#python +1
模型评估指标总结(预测指标、分类指标、回归指标)

关于模型指标评估总结,涉及预测指标(MAE/MSE/RMSE/等)、分类指标(PR曲线、ROC曲线和AUC曲线)和回归指标(MAE、MSE),还有深度学习中的一些概念如:KL散度、JS散度、常用损失函数,鲁棒性与泛化性

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#分类#回归#数据挖掘 +3
模型评估指标总结(预测指标、分类指标、回归指标)

关于模型指标评估总结,涉及预测指标(MAE/MSE/RMSE/等)、分类指标(PR曲线、ROC曲线和AUC曲线)和回归指标(MAE、MSE),还有深度学习中的一些概念如:KL散度、JS散度、常用损失函数,鲁棒性与泛化性

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#分类#回归#数据挖掘 +3
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