Computer Vision and Pattern Recognition,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 21 August, 2024; v1 submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Submitted to The 2nd IEEE International Conference on Federated Learning Technologies and Applications (FLTA24)
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: ارسال شده به دومین کنفرانس بین المللی IEEE در مورد فن آوری ها و برنامه های یادگیری فدرال (FLTA24)
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
In the realm of Federated Learning (FL), particularly within the manufacturing sector, the strategy for selecting client weights for server aggregation is pivotal for model performance. This study investigates the comparative effectiveness of two weight selection strategies: Final Epoch Weight Selection (FEWS) and Optimal Epoch Weight Selection (OEWS). Designed for manufacturing contexts where collaboration typically involves a limited number of partners (two to four clients), our research focuses on federated image classification tasks. We employ various neural network architectures, including EfficientNet, ResNet, and VGG, to assess the impact of these weight selection strategies on model convergence and robustness. Our research aims to determine whether FEWS or OEWS enhances the global FL model's performance across communication rounds (CRs). Through empirical analysis and rigorous experimentation, we seek to provide valuable insights for optimizing FL implementations in manufacturing, ensuring that collaborative efforts yield the most effective and reliable models with a limited number of participating clients. The findings from this study are expected to refine FL practices significantly in manufacturing, thereby enhancing the efficiency and performance of collaborative machine learning endeavors in this vital sector.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در حوزه یادگیری فدرال (FL) ، به ویژه در بخش تولید ، استراتژی انتخاب وزن مشتری برای تجمع سرور برای عملکرد مدل مهم است.این مطالعه به بررسی اثربخشی مقایسه ای دو استراتژی انتخاب وزن: انتخاب نهایی وزن دوره (FEAD) و انتخاب وزن بهینه دوره (OEWS).طراحی شده برای زمینه های تولیدی که در آن همکاری به طور معمول شامل تعداد محدودی از شرکا (دو تا چهار مشتری) است ، تحقیقات ما بر کارهای طبقه بندی تصویر فدرال متمرکز است.ما برای ارزیابی تأثیر این استراتژی های انتخاب وزن بر همگرایی و استحکام مدل ، از معماری های مختلف شبکه عصبی ، از جمله کارآمد ، RESNET و VGG استفاده می کنیم.تحقیقات ما با هدف تعیین اینکه آیا FOES یا OEW عملکرد مدل جهانی FL را در دورهای ارتباطی (CRS) افزایش می دهد.از طریق تجزیه و تحلیل تجربی و آزمایش دقیق ، ما به دنبال ارائه بینش های ارزشمندی برای بهینه سازی پیاده سازی های FL در تولید هستیم ، و اطمینان حاصل می کنیم که تلاش های مشترک با تعداد محدودی از مشتری های شرکت کننده ، موثرترین و قابل اعتماد ترین مدل ها را به دست می آورد.انتظار می رود یافته های این مطالعه به طور قابل توجهی در ساخت و سازها را تصحیح کند ، در نتیجه باعث افزایش کارآیی و عملکرد تلاشهای یادگیری ماشین مشترک در این بخش حیاتی می شود.
📚 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
