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) provides a strong privacy guarantee by enabling local training across edge devices without training data sharing, and Federated Adversarial Training (FAT) further enhances the robustness against adversarial examples, promoting a step toward trustworthy artificial intelligence. However, FAT requires a large model to preserve high accuracy while achieving strong robustness, and it is impractically slow when directly training with memory-constrained edge devices due to the memory-swapping latency. Moreover, existing memory-efficient FL methods suffer from poor accuracy and weak robustness in FAT because of inconsistent local and global models, i.e., objective inconsistency. In this paper, we propose FedProphet, a novel FAT framework that can achieve memory efficiency, adversarial robustness, and objective consistency simultaneously. FedProphet partitions the large model into small cascaded modules such that the memory-constrained devices can conduct adversarial training module-by-module. A strong convexity regularization is derived to theoretically guarantee the robustness of the whole model, and we show that the strong robustness implies low objective inconsistency in FedProphet. We also develop a training coordinator on the server of FL, with Adaptive Perturbation Adjustment for utility-robustness balance and Differentiated Module Assignment for objective inconsistency mitigation. FedProphet empirically shows a significant improvement in both accuracy and robustness compared to previous memory-efficient methods, achieving almost the same performance of end-to-end FAT with 80% memory reduction and up to 10.8x speedup in training time.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
Federated Learning (FL) با فعال کردن آموزش های محلی در دستگاه های Edge بدون آموزش به اشتراک گذاری داده ها ، ضمانت حریم خصوصی قوی را فراهم می کند ، و آموزش مخالفان فدرال (FAT) بیشتر استحکام را در برابر نمونه های مخالف تقویت می کند و گامی را به سمت هوش مصنوعی قابل اعتماد ارتقا می بخشد.با این حال ، چربی برای حفظ دقت بالا ضمن دستیابی به استحکام قوی ، به یک مدل بزرگ نیاز دارد و به دلیل تأخیر در حافظه ، به طور مستقیم با استفاده از دستگاه های لبه محدود شده با حافظه کند است.علاوه بر این ، روشهای FL با حافظه موجود موجود از دقت ضعیف و استحکام ضعیف در چربی به دلیل مدل های ناسازگار محلی و جهانی ، یعنی ناسازگاری عینی رنج می برند.در این مقاله ، فدرال ، یک چارچوب چربی جدید را پیشنهاد می کنیم که می تواند به راندمان حافظه ، استحکام مخالف و سازگاری عینی به طور همزمان دست یابد.فدرال ها مدل بزرگ را به ماژول های کوچک آبشار کوچک تقسیم می کنند به گونه ای که دستگاه های محدود شده از حافظه می توانند ماژول آموزش مخالف را توسط ماژول انجام دهند.یک تنظیم محدب قوی برای تضمین تئوری استحکام کل مدل حاصل می شود ، و ما نشان می دهیم که استحکام قوی حاکی از عدم تناقض عینی کم در فدرال است.ما همچنین یک هماهنگ کننده آموزش را در سرور FL ایجاد می کنیم ، با تنظیم اختلال تطبیقی برای تعادل ابزارآسکی و واگذاری ماژول متمایز برای کاهش ناسازگاری عینی.فدرال به صورت تجربی پیشرفت قابل توجهی در دقت و استحکام در مقایسه با روشهای قبلی با کارآیی حافظه نشان می دهد ، و تقریباً به همان عملکرد چربی پایان به پایان با کاهش 80 ٪ حافظه و حداکثر سرعت 10.8 برابر در زمان آموزش دست می یابد.
📚 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
