کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The adaptive synchronization techniques in federated learning (FL) for scaled global model updates show superior performance over the vanilla federated averaging (FedAvg) scheme. However, existing methods employ additional tunable hyperparameters on the server to determine the scaling factor. A contrasting approach is automated scaling analogous to tuning-free step-size schemes in stochastic gradient descent (SGD) methods, which offer competitive convergence rates and exhibit good empirical performance. In this work, we introduce two algorithms for automated scaling of global model updates. In our first algorithm, we establish that a descent-ensuring step-size regime at the clients ensures descent for the server objective. We show that such a scheme enables linear convergence for strongly convex federated objectives. Our second algorithm shows that the average of objective values of sampled clients is a practical and effective substitute for the objective function value at the server required for computing the scaling factor, whose computation is otherwise not permitted. Our extensive empirical results show that the proposed methods perform at par or better than the popular federated learning algorithms for both convex and non-convex problems. Our work takes a step towards designing hyper-parameter-free federated learning.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تکنیک های همگام سازی تطبیقی در یادگیری فدرال (FL) برای به روزرسانی های مدل جهانی مقیاس عملکرد برتر نسبت به طرح میانگین فدراسیون وانیل (FEDAVG) را نشان می دهد.با این حال ، روش های موجود برای تعیین ضریب مقیاس گذاری ، از هایپر پارامترهای قابل تنظیم اضافی روی سرور استفاده می کنند.یک رویکرد متضاد ، مقیاس بندی خودکار مشابه طرح های اندازه گام به گام تنظیم شده در روشهای نزول شیب تصادفی (SGD) است که نرخ همگرایی رقابتی را ارائه می دهد و عملکرد تجربی خوبی را نشان می دهد.در این کار ، ما دو الگوریتم را برای مقیاس بندی خودکار به روزرسانی های مدل جهانی معرفی می کنیم.در الگوریتم اول ما ، ما تعیین می کنیم که یک رژیم با اندازه گام به گام به دست نزول در مشتری ، نزول را برای هدف سرور تضمین می کند.ما نشان می دهیم که چنین طرحی همگرایی خطی را برای اهداف فدرال به شدت محدب امکان پذیر می کند.الگوریتم دوم ما نشان می دهد که میانگین مقادیر عینی مشتری های نمونه برداری یک جایگزین عملی و مؤثر برای مقدار عملکرد هدف در سرور مورد نیاز برای محاسبه فاکتور مقیاس بندی است که محاسبه آن در غیر این صورت مجاز نیست.نتایج تجربی گسترده ما نشان می دهد که روشهای پیشنهادی به طور کامل یا بهتر از الگوریتم های یادگیری فدراسیون محبوب برای هر دو مشکلات محدب و غیر Convex عمل می کنند.کار ما گامی در جهت طراحی یادگیری فدرال بدون پارامتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
