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
Federated Learning (FL) can be coordinated under the orchestration of a central server to collaboratively build a privacy-preserving model without the need for data exchange. However, participant data heterogeneity leads to local optima divergence, subsequently affecting convergence outcomes. Recent research has focused on global sharpness-aware minimization (SAM) and dynamic regularization techniques to enhance consistency between global and local generalization and optimization objectives. Nonetheless, the estimation of global SAM introduces additional computational and memory overhead, while dynamic regularization suffers from bias in the local and global dual variables due to training isolation. In this paper, we propose a novel FL algorithm, FedTOGA, designed to consider optimization and generalization objectives while maintaining minimal uplink communication overhead. By linking local perturbations to global updates, global generalization consistency is improved. Additionally, global updates are used to correct local dynamic regularizers, reducing dual variables bias and enhancing optimization consistency. Global updates are passively received by clients, reducing overhead. We also propose neighborhood perturbation to approximate local perturbation, analyzing its strengths and limitations. Theoretical analysis shows FedTOGA achieves faster convergence $O(1/T)$ under non-convex functions. Empirical studies demonstrate that FedTOGA outperforms state-of-the-art algorithms, with a 1\% accuracy increase and 30\% faster convergence, achieving state-of-the-art.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فدرال (FL) می تواند تحت ارکستر یک سرور مرکزی هماهنگ شود تا بدون نیاز به تبادل داده ، یک مدل حفظ حریم خصوصی ایجاد کند.با این حال ، ناهمگونی داده های شرکت کننده منجر به واگرایی بهینهای محلی می شود و متعاقباً بر نتایج همگرایی تأثیر می گذارد.تحقیقات اخیر بر روی به حداقل رساندن وضوح جهانی آگاه (SAM) و تکنیک های منظم سازی پویا برای تقویت سازگاری بین اهداف عمومی و محلی و بهینه سازی متمرکز شده است.با این وجود ، برآورد SAM جهانی سربار محاسباتی و حافظه اضافی را معرفی می کند ، در حالی که منظم سازی پویا از تعصب در متغیرهای دوگانه محلی و جهانی به دلیل انزوا آموزش رنج می برد.در این مقاله ، ما یک الگوریتم FL جدید ، FedToga را پیشنهاد می کنیم که ضمن حفظ حداقل ارتباط ارتباطی بالادست ، اهداف بهینه سازی و تعمیم را در نظر بگیریم.با پیوند آشفتگی های محلی به به روزرسانی های جهانی ، سازگاری عمومی سازی جهانی بهبود می یابد.علاوه بر این ، به روزرسانی های جهانی برای اصلاح منظم سازنده های پویا محلی ، کاهش تعصب متغیرهای دوگانه و تقویت قوام بهینه سازی استفاده می شود.به روزرسانی های جهانی به طور منفعلانه توسط مشتریان دریافت می شود و سربار را کاهش می دهد.ما همچنین اختلال در محله را برای تقریبی آشفتگی محلی پیشنهاد می کنیم ، و نقاط قوت و محدودیت های آن را تجزیه و تحلیل می کنیم.تجزیه و تحلیل نظری نشان می دهد که FEDTOGA با عملکردهای غیر Convex به همگرایی سریعتر $ O (1/T) $ دست می یابد.مطالعات تجربی نشان می دهد که Fedtoga از الگوریتم های پیشرفته و پیشرفته تر است ، با افزایش دقت 1 \ ٪ و 30 \ ٪ همگرایی سریعتر ، دستیابی به پیشرفته.
📚 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
