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推荐系统中云协调数据增强的本地学习技术，进行极端个性化模型个性化
本文提出了一种名为 CoDA 的新的设备 - 云协作学习框架，用于解决推荐系统中的数据异质性问题，通过从云端检索类似的样本以增加用户本地数据集进行训练，并在设备上训练个性化样本分类器进行精细数据过滤，以此改善推荐系统的性能。在线 A/B 测
PDF2 years ago
如何教会关键词探测器在有限的示例下发现新关键词
KeySEM 是一种基于语音嵌入的关键词识别模型，可用于个性化关键词识别，并能够在有限的示例中高效地学习新关键词，提高关键词识别的性能，这种方法适用于需要在设备上进行学习和自定义的场景。
PDF3 years ago
经济有效的联邦学习设计
本文介绍了自适应联邦学习方法，可根据选择的本地设备和每轮训练中的本地迭代次数，最小化学习时间和能耗成本，并分析了总成本与控制变量之间的关系及其上限。作者开发了一种基于低成本采样的算法来学习收敛相关的未知参数，并通过模拟和实验验证了解决方案，
PDF4 years ago
设备端机器学习：算法与学习理论视角
本篇论文对设备上的机器学习进行了全面的调查和分类，将 On-device Learning 问题重新表述为资源受限的学习，如何在设备资源有限的情况下进行模型训练是未来需要关注的重点。
PDF5 years ago
移动键盘预测的联邦学习
本研究使用分布式联合学习框架 Federated Learning 对一个智能手机虚拟键盘中的递归神经网络语言模型进行训练，证明了在无需导出用户数据到服务器的情况下，在客户端设备上训练语言模型是可行的，在此应用场景中，使用 Federate
PDF6 years ago