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
We propose a prototype-based federated learning method designed for embedding networks in classification or verification tasks. Our focus is on scenarios where each client has data from a single class. The main challenge is to develop an embedding network that can distinguish between different classes while adhering to privacy constraints. Sharing true class prototypes with the server or other clients could potentially compromise sensitive information. To tackle this issue, we propose a proxy class prototype that will be shared among clients instead of the true class prototype. Our approach generates proxy class prototypes by linearly combining them with their nearest neighbors. This technique conceals the true class prototype while enabling clients to learn discriminative embedding networks. We compare our method to alternative techniques, such as adding random Gaussian noise and using random selection with cosine similarity constraints. Furthermore, we evaluate the robustness of our approach against gradient inversion attacks and introduce a measure for prototype leakage. This measure quantifies the extent of private information revealed when sharing the proposed proxy class prototype. Moreover, we provide a theoretical analysis of the convergence properties of our approach. Our proposed method for federated learning from scratch demonstrates its effectiveness through empirical results on three benchmark datasets: CIFAR-100, VoxCeleb1, and VGGFace2.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما یک روش یادگیری فدرال مبتنی بر نمونه اولیه را پیشنهاد می کنیم که برای تعبیه شبکه ها در کارهای طبقه بندی یا تأیید طراحی شده است.تمرکز ما روی سناریوهایی است که هر مشتری از یک کلاس واحد داده دارد.چالش اصلی ایجاد یک شبکه تعبیه شده است که می تواند ضمن پایبندی به محدودیت های حریم خصوصی ، بین کلاس های مختلف تمایز قائل شود.به اشتراک گذاشتن نمونه های اولیه کلاس واقعی با سرور یا سایر مشتریان می تواند اطلاعات حساس را به خطر بیاندازد.برای مقابله با این مسئله ، ما یک نمونه اولیه کلاس پروکسی را پیشنهاد می کنیم که به جای نمونه اولیه کلاس واقعی در بین مشتری ها به اشتراک گذاشته می شود.رویکرد ما با ترکیب خطی آنها با نزدیکترین همسایگان ، نمونه های اولیه کلاس پروکسی را ایجاد می کند.این تکنیک نمونه اولیه کلاس واقعی را پنهان می کند در حالی که مشتریان را قادر می سازد شبکه های تعبیه کننده تبعیض آمیز را بیاموزند.ما روش خود را با تکنیک های جایگزین مقایسه می کنیم ، مانند اضافه کردن سر و صدای تصادفی گاوسی و استفاده از انتخاب تصادفی با محدودیت های شباهت کسین.علاوه بر این ، ما استحکام رویکرد خود را در برابر حملات وارونگی شیب ارزیابی می کنیم و اقدامی را برای نشت نمونه اولیه معرفی می کنیم.این اندازه گیری میزان اطلاعات خصوصی را که هنگام به اشتراک گذاری نمونه اولیه کلاس پروکسی پیشنهادی نشان داده شده است ، تعیین می کند.علاوه بر این ، ما یک تحلیل نظری از خصوصیات همگرایی رویکرد خود ارائه می دهیم.روش پیشنهادی ما برای یادگیری فدرال از ابتدا ، اثربخشی آن را از طریق نتایج تجربی در سه مجموعه داده معیار نشان می دهد: CIFAR-100 ، VOXCELEB1 و VGGFACE2.
📚 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
