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 federated learning (FL) process, since the data held by each participant is different, it is necessary to figure out which participant has a higher contribution to the model performance. Effective contribution assessment can help motivate data owners to participate in the FL training. Research works in this field can be divided into two directions based on whether a validation dataset is required. Validation-based methods need to use representative validation data to measure the model accuracy, which is difficult to obtain in practical FL scenarios. Existing validation-free methods assess the contribution based on the parameters and gradients of local models and the global model in a single training round, which is easily compromised by the stochasticity of model training. In this work, we propose CoAst, a practical method to assess the FL participants' contribution without access to any validation data. The core idea of CoAst involves two aspects: one is to only count the most important part of model parameters through a weights quantization, and the other is a cross-round valuation based on the similarity between the current local parameters and the global parameter updates in several subsequent communication rounds. Extensive experiments show that CoAst has comparable assessment reliability to existing validation-based methods and outperforms existing validation-free methods.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در فرآیند یادگیری فدرال (FL) ، از آنجا که داده های هر یک از شرکت کنندگان متفاوت است ، لازم است بفهمید کدام شرکت کننده سهم بیشتری در عملکرد مدل دارد.ارزیابی مؤثر مشارکت می تواند به ایجاد انگیزه در صاحبان داده ها برای شرکت در آموزش FL کمک کند.کارهای تحقیقاتی در این زمینه را می توان بر اساس اینکه آیا یک مجموعه داده اعتبار سنجی مورد نیاز است به دو جهت تقسیم شود.روشهای مبتنی بر اعتبار سنجی برای اندازه گیری صحت مدل باید از داده های اعتبار سنجی نماینده استفاده کنند ، که به دست آوردن در سناریوهای FL عملی دشوار است.روشهای بدون اعتبار سنجی موجود ، سهم را بر اساس پارامترها و شیب مدل های محلی و مدل جهانی در یک دور آموزش واحد ارزیابی می کنند ، که به راحتی با تصادفی بودن آموزش مدل به خطر می افتد.در این کار ، ما ساحل را پیشنهاد می کنیم ، یک روش عملی برای ارزیابی سهم شرکت کنندگان FL بدون دسترسی به هرگونه داده اعتبار سنجی.ایده اصلی ساحل شامل دو جنبه است: یکی فقط مهمترین قسمت از پارامترهای مدل از طریق کمیت وزن است ، و دیگری یک ارزیابی متقابل بر اساس شباهت بین پارامترهای محلی فعلی و به روزرسانی های پارامتر جهانی درچندین دور ارتباطی بعدی.آزمایش های گسترده نشان می دهد که ساحل دارای قابلیت اطمینان ارزیابی قابل مقایسه با روشهای مبتنی بر اعتبار سنجی موجود است و از روشهای بدون اعتبار سنجی بهتر عمل می کند.
📚 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
