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度策略，如基于通信轮数或模型性能的调度。 4. 实验验证与对比 数据集选择： 选择具有不同数据分布的 […]
数衰减的移动平均来计算梯度的平方和，避免学习率过快衰减。 Adam： 结合了AdaGrad和Mome […]
集特性: 对于噪声较大的数据集，可以选择较小的学习率或自适应学习率算法。 模型结构: 对于复杂的模型 […]
及超参数的设置，需要进行仔细的调优。 未来研究方向 联邦元学习与自适应学习率： 将元学习与联邦学习结 […]
或其他超参数。 学习率调整策略: 不同的学习率调整策略会产生不同的曲线。例如，指数衰减的学习率会使得 […]
习率调整策略。 持续优化： 学习率调整是一个不断优化和探索的过程，需要根据实验结果进行调整。 总结 […]
习过程。 结合先验知识： 根据具体任务和数据集的特点，选择合适的学习率调整策略。 未来研究方向 联 […]
等预训练模型。 模型适配：将预训练模型的输出层替换为适合当前任务的输出层。 联邦学习框架：将预训 选 […]
习通信开销方面发挥着越来越重要的作用。通过利用预训练模型，我们可以显著降低联邦学习过程中需要传输的参 […]
解释。 推荐相关资源： 推荐一些相关的论文、博客或开源项目。 以下是一 案，您可以参考： 生成图像模 […]
学术论文、产品介绍，还是其他类型的信息？ 您希望信息呈现的方式是什么？ 是文字、图片、视频，还是其 […]
