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纵向联邦学习嵌入模型

时间: 2023-11-16 14:56:17 浏览: 156

联邦学习的模型压缩案例

研究表明，大部分深度神经网络模型，在模型训练的过程中，都存在着权重参数冗余的问题，即在所有参数中，对模型性能起到重要作用的，往往只有很少的一部分（比如5%）权值。基于这个思想，在深度学习中，我们常常使用剪枝、量化、蒸漏等模型压缩手段来压缩模型，以达到模型性能与模型复杂度之间的平衡。联邦学习在训练的过程中，影响其训练效率的一大因素就是服务端与客户端之间的模型参数交换。因此，我们可以利用模型压缩的思想，在传输的过程中，只传输部分的参数数据，一方面随着传输数据量的减少，能够有效降低网络传输的带宽消耗；另一方面，可以防止模型参数被窃取，由于只传输了部分参数数据，这样即使攻击者获取了这部分数据，由于没有全局信息，因此，也很难利用模型反演攻击来反推出原始数据，从而有效提升了系统的安全性。

纵向联邦学习是一种联邦学习的形式，适用于数据集垂直分布的场景。在这种情况下，每个参与方都持有不同的特征，这些特征可以被合并以提高建模的性能。纵向联邦学习的核心思想是将数据分为非重叠集合，并使每个参与方在没有暴露个体数据的情况下协同进行模型训练。因此，与横向联邦学习比较，纵向联邦学习更强调数据的隐私性。在纵向联邦学习中，参与方可以通过加密的方式来保护个体数据，并通过安全和高效的协议来协同训练模型。而嵌入模型是纵向联邦学习中的一个重要的应用场景，它可以用于不同参与方之间的特征融合，从而实现更好的建模效果。在嵌入模型中，特征通常被转换为低维向量，这些向量反映了数据之间的关系，从而提高了模型的性能。总的来说，纵向联邦学习嵌入模型是一个非常有前途的研究领域，它可以在不暴露个体数据的情况下提高数据建模的效率和准确性。 --相关问题--:

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