우리는 프록시 라벨을 극적으로 드러냅니다. 좋은 성과를 거두면서 학습의 효율성을 향상시키거나, 또는. 이진 분류의 초기 작업보다 훨씬 정확합니다.

 

Shen et al과 비교할 수 있는 프록시 표준을 계산하기 위해 기본 사양 웹 서버를 활용할 수 있습니다. 26. 그러나 이는 분산되지 않고 다양한 고객에서 선형적으로 증가하는 상호 작용 비용을 확실히 유지할 것입니다. PushSum 체계13, 15를 적용하여 통신 오버헤드를 크게 낮추는 클라이언트 간의 프록시 거래를 제안합니다. 원시 데이터는 클라이언트 장치를 떠나지 않지만 FL은 여전히 개인 정보 침해의 위험이 있습니다27, 28. DP는 FL과 통합되어 참여하는 모든 고객의 개인 정보 보호를 보장하는 중앙 집중식 설계를 교육합니다29. 슬로프 업데이트가 모든 유형의 단일 훈련 예시의 세부 사항에 과도하게 의존하지 않도록 함으로써 슬로프는 DP 보장30으로 중앙에 누적될 수 있습니다.

 

프록시 웹 서버용 Kaspersky Anti-virus 55 지원 종료(버전 55

 

추가 요소는 단순하거나 예비적인 지표(우리 용어로는 프록시)가 원하는 최종 결과를 효과적으로 나타낸다는 가정입니다. 예를 들어, 의료 시설에서 퇴원했다고 해서 항상 개인이 실제로 완전히 회복되었음을 의미하지는 않습니다. 이러한 우려는 데이터 묘사에 불완전성이 없는 경우에도 발생합니다. (이 예는 우리의 것입니다. Mitchell 등은 다른 도메인 이름에서 가져온 유사한 예를 제공합니다.) 이 작업은 아래에서 추가로 설명합니다. 다기관 협업에서 모든 고객은 실제로 수집한 데이터의 개인 정보를 보호할 의무가 있습니다.

 

사용자 지정 프록시 사용

 

우리의 사례 연구에서는 예상치 못한 행동을 하는 사용자와 주석이 없는 범주의 존재를 고려하여 두 가지 방법으로 표현의 불완전성을 확인합니다. 예를 들어 고객의 선택과 고객을 만족시키려는 시스템의 신뢰할 수 없는 시도가 서로 긴장을 유발하는 일관성 없는 시설에 기반할 때 특정 가정 하에서 행동은 임의적인 것보다 더 나쁠 수 있습니다. 예를 들어 웹 서버는 ‘드라마, 코미디, 가족, 스릴러, 무서운, 오스카 수상작, 다큐드라마, 스포츠’와 같은 목록을 사용할 수 있습니다.

 

프록시 기안

 

저희 작업에서 더욱 직접적으로 중요한 것은 Haug et al. [2] 시스템에 기록된 속성과 사용자에 대한 열정 사이에 불일치가 있을 때 피드백을 통한 학습 관행에 대해 생각하는 사람. 강조점은 특정 작업을 잘 수행하기 위해 시스템이 특정 사용자에 의해 명확하게 훈련되는 검색의 특정 응용 프로그램입니다. 그들은 그러한 맥락에서 혜택 함수(대리, 우리 용어로는)가 찾고 있는 ‘실제’ 인센티브와 일치하지 않을 수 있음을 보여주고, 훈련에서 더 나은 적응성을 허용하도록 시스템을 설계할 수 있는 방법을 제안합니다. 작동 중지가 발견되는 즉시. 즉, 실패의 문제와 그 발견의 일반성이 분석되지 않는다. 우리는 MNIST37, Fashion-MNIST(FaMNIST) 38 및 CIFAR-1039에 대해 실험을 수행했습니다. 롤대리 FaMNIST에는 크기가 28 × 28인 60k 훈련 이미지가 있고 CIFAR-10에는 차원이 32 × 32인 50k RGB 훈련 사진이 있습니다. 각 데이터 세트에는 설계 효율성을 검사하는 데 사용되는 10k 검사 사진이 있습니다. 실험은 8개의 클라이언트를 나타내는 8개의 V100 GPU가 있는 서버에서 수행되었습니다. 각 실행에서 모든 고객은 교육 컬렉션에서 1k(MNIST 및 FaMNIST) 또는 3k(CIFAR-10) 겹치지 않는 독점 이미지를 테스트했으며, 이는 사용 가능한 교육 데이터의 하위 집합만 전반적으로 활용되어 범주의 문제를 증가시켰음을 시사합니다. 일. 비 IID 정보에 대한 견고성을 평가하기 위해 고객에게 왜곡된 개인 데이터 순환이 제공되었습니다. 모든 고객에 대해 무작위로 선택한 과정이 지정되었으며 해당 고객의 독점 정보 중 주요 부분(MNIST 및 FaMNIST의 경우 0.8, CIFAR-10의 경우 0.3)도 해당 클래스에서 가져왔습니다. 나머지 정보는 IID 방식으로 다양한 다른 모든 과정에서 무작위로 추출되었습니다. 따라서 고객은 IID 시험 세트에서 잘 일반화하기 위해 협력자로부터 배워야 합니다. 그들은 공유 전문 지식 이전을 위한 기술인 심층 상호 발견(DML)24의 DP 변형을 활용하여 교육을 받습니다. DML은 처음부터 두 버전을 모두 한 번에 교육할 수 있을 뿐만 아니라 두 모델에 유익한 정보를 제공한다는 점을 고려할 때 사전 교육을 받은 교사와 일반적으로 더 작은 학생25 사이의 지식 정화와 유리하게 대조됩니다. FML(Federated Mutual Discovering)26은 우리의 프록시 디자인과 유사한 밈 디자인을 소개합니다. 이 디자인은 마찬가지로 각 고객의 개인 디자인과 동일하게 훈련되지만 메인 서버에서 집계됩니다. 그럼에도 불구하고 FML은 다기관에 적합하지 않다. 능률적이며 고객에게 개인 정보 보호를 제공하지 않기 때문에 최종 협력 설정입니다. 본 논문에서는 다중 클래스 베이즈 분류기에 대한 학문적 이해곡선을 획득한다. 이 등고선은 클래스 조건부 가능성 두께의 일반적인 다변량 파라메트릭 설계에 적합합니다. 파생은 진실 클래스의 사후 확률과 대칭인 통계의 병합 평가를 기반으로 프록시 전략을 사용합니다. 그렇게 함으로써 곡선은 훈련 설정 차원과 함수 벡터의 측정에 따라 달라집니다. 버전 기준에 따라 달라지지 않습니다. 기본적으로 발견 곡선은 훈련 설정 차원을 부스트하여 얻을 수 있는 실수 가능성 초과의 감소 추정치를 제공합니다. 이는 적절한 트레이닝 세트 차원을 지정하는 실제 문제를 관리하기 위해 매력적입니다. E2CO(규제 및 관찰을 위해 설치됨)라고 하는 다른 E2C 기반 프록시 모델은 전환 결과라는 추가 네트워크 블록을 활용하여 시스템 출력을 직접 예상할 수 있으며 명시적인 우물 모델 방정식이 필요하지 않습니다. 3D 컨볼루션 레이어를 사용하여 기존 E2C 및 E2CO 모델을 업그레이드하고 3D 플럭스 문제를 해결하기 위해 손실 작업도 변경했습니다. 쉽게 이것은 빠른 탐험 속도가 최적화되지 않은 무기를 너무 자주 제공하도록 공식을 강제할 것이고 또한 느린 탐험 속도는 느린 이해를 초래할 것임을 시사합니다. 1998년 초판에서 Sutton과 Barto는 탐색이 일관된 가능성 ϵ로 실행되는 ϵ-탐욕 정책을 도입했습니다. 이 작업은 오늘날 보다 일반적인 참조[12] Auer et al. [13] Lai와 Robbins가 제공하는 최적의 후회에 대한 문제를 만족시키기 때문에 증명할 수 있는 이상적인 다양한 응용 프로그램을 연구합니다. 우리가 사례 연구로 살펴보는 인공 지능 기반 장치 유형은 추천 시스템입니다. 이들은 사용자가 선택할 수 있는 항목 목록을 제공하기 위해 고객의 선택을 찾도록 설계되었습니다. 그러나 이 타고난 인간의 결과는 시스템에서 직접적으로 드러나지 않으므로 대신 프록시를 사용해야 합니다. Suresh와 Guttag[3]는 기계 학습의 ‘의도하지 않은 결과’로 정당성에 대한 관심을 한정하며 이는 우리의 업무를 구성하는 정도입니다. 그들의 분류법(및 이전 분류법의 동화)은 설계 개발, 검사, 후처리 및 릴리스가 뒤따르는 준비뿐만 아니라 데이터 수집의 수집으로서 인공 지능의 추상적 요약에 달려 있습니다. 우리의 작업은 자연스럽게 Guttag 구조뿐만 아니라 Suresh의 확장으로 구성될 수 있으며, Danks와 London [4]에서 논의한 모델 적응 또는 변환과 같은 다른 제한 사항도 가능합니다. 이에 대해서는 아래에서 자세히 살펴보겠습니다. 사례 연구로 다음과 유사한 영화 추천 시스템을 활용합니다.

 

FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 집중식 방식은 AvgPush 및 ProxyFL-proxy와 같은 분산 방식과 달리 절차 중에 많은 것을 배우지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 또한 ProxyFL-private은 교육 전반에 걸쳐 지속적으로 FML-private을 능가하여 ProxyFL 모델이 FML에 비해 비공개 버전에 더 나은 이해 신호를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 고객이 이질적인 디자인 스타일을 가지고 있을 때의 B 정밀함과 차등 개인 교육이 있거나 없는 c 정확성. 각 수치는 5번의 독립 실행마다 8명의 클라이언트에 대한 평균 및 일반적인 불일치를 보고합니다.

 

이를 구성하려면 Arrangement Workspace UI에서 불투명 프록시용 호스트 이름 사용을 선택하고 인바운드 프록시 CIDR 종류에서 CIDR 배열에 가져옵니다. CML(Cloudera Machine Learning)은 관리 콘솔에서 네트워크 프록시를 활용하도록 [newline] 환경이 구성된 경우 불투명 프록시를 사용할 수 있습니다. 이 작업에서 SGS 방법을 벗어나 다양한 구현을 생성하기 위한 반편차도의 사양은 표 2.3에 설명되어 있습니다.

 

다양한 다른 문학 작품에서 성공적인 것으로 간주되는 시스템. 이러한 시스템에서 사용자는 시스템이 자신의 행동에서 알고리즘 방식으로 학습하고 있음을 인식하지 못할 수 있습니다. 도메인 이름 일반화는 보이지 않는 대상 도메인 이름으로 바로 일반화할 수 있는 다양한 리소스 도메인 이름 모음에서 모델을 교육하는 문제를 설명합니다. 고무적인 서비스는 다양한 도메인 이름의 샘플-샘플 쌍 간의 풍부한 의미론적 관계를 활용하여 도메인 불변 묘사를 배우려고 시도하는 대조적 지식입니다. 기본 전략은 다른 도메인에서 긍정적인 예제 세트를 더 자세히 가져오면서 다른 불리한 세트를 추가로 분리하는 것입니다. 이 논문에서 우리는 대조 기반 방법(예: 지도 대조 발견)을 직접 사용하는 것이 도메인 일반화에 비효율적임을 찾습니다. 우리는 유리한 sa를 정렬한다고 주장합니다.