“每天穿什么取决于邻居晒什么”

土耳其顶尖高校最新研究：让手机AI训练既保护隐私又少传数据，这套“双保险”方案究竟有多厉害？_城市资讯网

，每次更新的幅度很小，用低精度就够了。因此，他们提出了一种"随训练进程动态降低精度"的方案，并用"余弦退火"曲线来控制这个降低过程。          余弦退火这个名字听起来很物理，但实际上只是一条特定形状的曲线：开始时下降缓慢，中间加速，快到终点时再次减缓。这条曲线描述的是量化精度随训练轮次的变化方式——从最初的32

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基点的概率为1.2%。到6月累计降息25个基点的概率为43.9%。

每轮抽取100个参与。总训练轮数为1000轮，每个客户端本地训练5个epoch，批次大小为64，使用SGD优化器，学习率0.1。          为了模拟现实中的数据不均匀性，CIFAR10数据集用Dirichlet分布（参数α=0.5）打散分配给各个客户端，让某些客户端的数据严重偏向某几个类别；MNIST数据集则直

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发布时间：07:20:53