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DropCompute：通过计算方差减少计算量的简单而稳健的分布式同步训练
本文提出了一种简单而有效的分散式方法，以减少工作人员之间的变化，从而提高同步训练的鲁棒性，并验证了这些结果。
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a year ago
分散和加速实现大规模捆绑调整
本文提出了一种完全去中心化的方法，通过重构再投影误差和导出新的代理函数，解决了通信和计算瓶颈，将 bundle adjustment 问题分解成可并行求解的最优化子问题，最终达到更快的收敛速度和更准确的结果。
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a year ago
基于聚类的联邦学习组件中的组内安全多方计算在组织病理学图像中的应用
本文提出一种隐私保护的联邦学习框架，采用安全多方计算的方式，将医院分为不同簇，通过局部训练和参数交换，实现共同学习模型而无需共享患者私人数据，并通过公开数据的实验结果表明，与差分隐私相比，该框架可以以更高的准确度达到无隐私泄露的效果，但通信
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2 years ago
将人在环视加入群智学习，以实现分散式假新闻检测
本篇研究提出了一种分布式的人机交互学习方法（HBSL），用于在不侵犯用户隐私的情况下识别社交媒体中的虚假新闻，并在分布式节点上进行本地数据的学习和检测，实验结果表明，该方法在检测虚假新闻方面优于现有的分散式方法。
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3 years ago
城市交通拥堵预测的可扩展深度流量神经网络
通过去中心化的深度学习方法，基于相邻车站的拥堵状态实时准确地预测每个车站的拥堵状况，避免了中央处理器的局限性并提升了系统的实时反馈能力和实用性。同时为了避免训练数据集的不平衡，引入了经过正则化的欧氏距离损失函数。通过北加利福尼亚交通数据建立
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7 years ago
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