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Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer——论文笔记

来源:互联网 

一. 简介

持续学习是一种序列化任务学习方式使得机器能够像人类一样不断去学习新知识而避免灾难性遗忘。然而,即便这样,这些模型根本上还是存在缺陷,因为每一个模型只能从直接经验去学习知识(意思是,只能对于自己的数据集去进行学习)。但是人类可以从书籍、视频等方式去获取他人的经验。那么不同机器也也可以存在这样一个方式去进行信息交换和学习,然而这样又到来隐私和通信的问题,而处理这一问题的方法就是联邦学习。持续学习是一种序列化任务学习方式使得机器能够像人类一




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