권장 방법은 모델 다양화를 가능하게 하여 승인된 연합 지식의 상당한 제한을 제거합니다. 각 개인은 모든 유형의 디자인으로 독점 모델을 가질 수 있습니다. 또한 프록시를 통한 통신 방법은 차등 개인 정보 평가를 사용하여 보다 강력한 개인 정보 보증으로 이어집니다. 눈에 띄는 사진 데이터 세트에 대한 실험과 고급 기가픽셀 조직학 전체 슬라이드 이미지를 사용한 암 분석 문제는 ProxyFL이 훨씬 적은 커뮤니케이션 비용과 더 강력한 개인 정보 보호로 기존 선택을 능가할 수 있음을 보여줍니다. 인공 지능은 개인화, 즉 시스템을 인간의 행동에 맞게 조정하기 위해 시스템을 조정하는 데 널리 사용됩니다. 이 조정은 인간의 행동을 기록하는 정량화된 속성과 바람직한 최종 결과를 나타내기 위한 객관적인 기능(즉, 프록시)을 추가로 고려합니다. 그럼에도 불구하고 사용자의 선택이 시스템이 인식하지 못하는 집을 기반으로 하는 경우와 같이 발견하는 시스템의 지구본 표현은 불완전하거나 충분하지 않을 수 있습니다.

추가 변수는 기본 또는 예비 기호(저희 용어로는 프록시)가 원하는 결과를 적절하게 나타낸다는 가정입니다. 예를 들어, 의료 시설에서 퇴원했다고 해서 환자가 완전히 회복되었음을 항상 의미하는 것은 아닙니다. 이러한 우려는 데이터 표현에 불완전성이 없는 경우에도 발생합니다. (이러한 예는 우리의 것입니다. Mitchell 등은 다양한 다른 도메인에서 가져온 유사한 예를 제공합니다.) 이 작업은 아래에서 더 자세히 설명합니다. 다기관 파트너십에서 모든 고객은 축적된 정보의 개인 정보를 보호할 책임이 있습니다.

실제로 eIQ 툴킷을 설정했습니다. 그러나 모델을 교육할 때 사전 검증된 모델을 다운로드하지 않고 오류와 함께 작동을 멈춥니다. 저는 프록시 뒤에서 작동하고 있으므로 구성을 설정할 수 있는 위치를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 컬렉션을 사용하면 원하는 지구본 컬렉션과 이것의 상위 집합인 프록시를 갖게 됩니다(원하는 것을 정확히 조준할 수 없기 때문). 문제는 AI가 높은 확신을 가지고 상위 집합에 들어가고 거기에 머물도록 최적화하고 있기 때문에 도달하고 머무를 준비가 된 가장 쉬운 부분을 목표로 할 수 있다는 것입니다(토론한 접근성 제한으로 전송됨).

추천 시스템에 대한 광범위한 조사[8]는 고정 분석(지도 학습)을 위한 통계 기법인 4개의 최신 공식을 사용하지만, 우리가 연구하는 강화 발견 공식은 배제됩니다. Jannach와 Jugovac [9]는 추천 시스템이 온라인 서비스와 같이 운영 환경에 어떻게 추가되는지 살펴봅니다. 우리는 이러한 문제가 데이터의 정당성, 불충분함 또는 오류와 같은 어려움에서 두드러지며, 또한 다른 메커니즘을 통해 발견 실패를 초래하고 다양한 영향을 미친다는 점을 다시 한 번 확인합니다.

FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 시스템은 분산된 AvgPush 및 ProxyFL-proxy 대신 프로세스 전반에 걸쳐 많은 것을 학습하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 또한 ProxyFL-private은 훈련 중에 지속적으로 FML-private을 초과하여 ProxyFL 모델이 FML에 비해 개인 설계에 훨씬 더 잘 아는 신호를 제공할 수 있음을 나타냅니다. 클라이언트가 이기종 모델 아키텍처를 가지고 있을 때 B 정밀도와 차별적으로 배타적인 훈련이 있거나 없는 c 정밀도. 각 숫자는 5개의 독립 실행 각각에 대해 8명의 클라이언트에 대한 평균 및 공통 분산을 보고합니다.

따라서 Lt의 항목(동영상) 목록과 함께 제공될 때 고객은 모든 제품에 대해 이진 순위를 제공합니다. 사용자는 여전히 좋아요 항목을 모두 클릭하므로 클릭 Ct(a)에 대한 모델은 과거와 동일합니다. 그림 4b에 표시된 사례는 웹 서버가 UCB 정책을 활용할 때 동등한 이점을 보여줍니다.

11개의 물리 기반 프록시

E2CO에 의한 유정 생산량 예측이 E2C의 예측보다 훨씬 정확하다는 것이 관찰되었습니다. HFS와 비교할 때 이러한 프록시 모델은 몇 배 더 빠른 사전 예측을 제공합니다. 기존 인공 시맨틱 네트워크(ANN)를 프록시로 사용하여 급증하는 시맨틱 네트워크(SNN)를 교육하기 위한 새로운 알고 있는 공식을 권장합니다.

현명한 프록시 모델링

우리 업무에서 훨씬 더 직접적인 중요성은 Haug et al. [2] 시스템에 기록된 기능과 개인에 대한 열정 사이에 불일치가 있을 때 피드백을 통한 학습의 행동을 고려하는 사람. 초점은 시스템이 정의된 작업을 잘 수행하도록 개인에 의해 명확하게 훈련되고 있는 시스템을 찾는 특정 응용 프로그램입니다. 그들은 그러한 맥락에서 혜택 기능(우리 용어로 프록시)이 곧게 펴지지 않을 수 있음을 보여줍니다. ‘실제’ 이점을 찾고, 부족한 부분이 발견되는 즉시 훈련에서 더 나은 유연성을 가능하게 하는 시스템을 만들 수 있는 방법을 권장합니다. 롤대리 , 실패의 문제와 그 탐색의 일반성이 확인되지 않습니다. 우리는 MNIST37, Fashion-MNIST(FaMNIST) 38, CIFAR-1039에 대해 실험을 수행했습니다. MNIST와 FaMNIST에는 차원 28 × 28의 60k 훈련 이미지가 있는 반면 CIFAR-10에는 차원 32 × 32의 50k RGB 훈련 그림이 있습니다. 각 데이터 세트에는 모델 성능을 검토하는 데 사용되는 10k 검사 이미지가 있습니다. 실험은 8명의 고객에 해당하는 8개의 V100 GPU가 있는 서버에서 수행되었습니다. 각 실행에서 모든 고객은 교육 컬렉션에서 샘플링된 1k(MNIST 및 FaMNIST) 또는 3k(CIFAR-10)의 겹치지 않는 개인 이미지를 가졌습니다. 분류 작업. 비 IID 데이터에 대한 효과를 평가하기 위해 고객에게 조작된 개인 정보 순환을 제공했습니다. 각각의 모든 고객에 대해 임의로 선택한 클래스가 지정되었으며 해당 고객의 개인 데이터 중 일부 pmajor(MNIST 및 FaMNIST의 경우 0.8, CIFAR-10의 경우 0.3)가 해당 과정에서 유인되었습니다. 계속되는 데이터는 IID 방식으로 다른 모든 클래스에서 무작위로 끌렸습니다. 따라서 클라이언트는 IID 테스트 컬렉션을 잘 일반화하기 위해 협력자로부터 선택해야 합니다. 그들은 공유 이해 전달을 위한 접근 방식인 깊은 공유 지식(DML)24의 DP 변형을 사용하여 교육을 받습니다. DML은 처음부터 두 설계를 동시에 교육할 수 있고 두 모델에 유용한 정보를 제공하기 때문에 사전 교육을 받은 교육자와 일반적으로 더 작은 학생25 사이의 전문 지식 추출과 유리하게 비교됩니다. FML(Federated Mutual Understanding)26은 우리의 프록시 모델과 유사한 meme 버전을 소개합니다. 이 버전은 각 고객의 개인 버전과 상호 훈련되지만 메인 서버에서 집계됩니다. 그럼에도 불구하고 FML은 중앙 집중식이며 고객에게 개인 정보 보호 보증을 제공하지 않기 때문에 다중 기관 파트너십 설정에 적합하지 않습니다. 본 논문에서는 다중 클래스 베이즈 분류기에 대한 이론적 이해 등고선을 획득한다. 이 등고선은 클래스 조건부 가능성 두께의 일반적인 다변량 파라메트릭 버전에 맞습니다. 파생은 실제 클래스의 사후 가능성에 비례하는 그림의 수렴을 조사하는 것을 기반으로 프록시 기술을 사용합니다. 그렇게 함으로써 윤곽선은 설정된 교육 차원과 특징 벡터의 측정값에만 의존합니다. 모델 사양에 의존하지 않습니다. 본질적으로, 발견 곡선은 훈련 세트 크기를 강화하여 얻을 수 있는 초과 오류 가능성의 감소를 인용합니다. 이것은 적절한 교육 확립 차원을 정의하는 합리적인 문제를 관리하기 위해 매력적입니다. E2CO(Embed to Management and also Observe)로 설명되는 다양한 기타 E2C 기반 프록시 모델은 전환 출력이라는 추가 네트워크 블록을 활용하여 시스템 결과를 직접 예측할 수 있으며 명시적인 우물 모델 공식을 요구하지 않습니다. 3D 컨볼루션 레이어를 사용하여 기존 E2C 및 E2CO 설계를 업그레이드하고 손실 함수를 변경하여 3D 플럭스 문제를 해결했습니다. 직관적으로 이것은 빠른 탐험 가격은 확실히 최적화되지 않은 무기를 너무 자주 제공하는 공식을 요구할 뿐만 아니라 느린 탐험 가격은 확실히 이해를 더디게 할 것임을 나타냅니다. 책의 첫 번째(1998) 버전에서 Sutton과 Barto는 탐색이 일관된 확률 ϵ로 실행되는 ϵ-탐욕 정책을 도입했습니다. 이 작업은 오늘날 훨씬 더 기본적인 참조[12] Auer et al. [13] 연구는 Lai와 Robbins가 제공한 이상적인 후회의 조건을 만족시키기 때문에 최적임을 증명할 수 있는 수많은 응용 프로그램을 연구합니다. 우리가 사례 연구로 분석하는 기계 학습 기반 도구의 종류는 추천 시스템입니다. 이들은 고객이 선택할 항목의 체크리스트를 제공하기 위해 사용자의 선호도를 발견하기 위해 개발되었습니다. 그럼에도 불구하고 이 타고난 인간의 결과는 시스템에서 직접 볼 수 없으므로 프록시를 활용해야 합니다. Suresh와 Guttag[3]는 정당성에 대한 우려를 우리의 업무를 포함하는 범위인 인공 지능의 ‘의도하지 않은 영향’으로 특징지었습니다. 그들의 분류(및 이전 분류의 통합)는 정보 수집의 집합으로서 기계 학습의 추상 요약과 디자인 성장, 검사, 후처리 및 배포에 의해 준수되는 준비 작업에 의존합니다. 우리의 작업은 일반적으로 Suresh 및 Guttag의 프레임워크의 확장으로 구성될 수 있으며, Danks 및 London [4 ], 아래에서 더 잘 생각합니다. 사례 연구로 우리는 다음과 유사한 영화 제안 시스템을 활용합니다.

Api 프록시 사용의 문제점

채터 프로토콜13은 효과적인 상호 작용 및 세부 정보 공유14, 15를 위해 사용할 수 있습니다. 문헌에는 버전 가중치16, 17, 전문성 표현18 또는 버전 출력19, 20으로 구성된 다양한 유형의 정보가 거래됩니다. 우리의 기술에서 이러한 절차 중 어느 것도 참여자의 개인 프라이버시에 대한 양적 이론적 보증을 제공하지 않으며 결과적으로 극도로 규제된 도메인 이름에 적합하지 않습니다. 그러나 임상 데이터의 중앙 집중화는 데이터 처리 및 배포를 포함한 워크플로 및 기술적 문제 외에도 규제 문제에 직면합니다. 후자는 일반적으로 각각의 조직병리학 사진이 일반적으로 크기가 수 기가바이트인 기가픽셀 문서라는 점을 고려할 때 전자 병리학에 특히 적합합니다.

Shen et al과 유사하게 주요 매개변수 서버를 활용하여 프록시의 평균을 계산할 수 있습니다. 26. 그러나 이것은 다양한 클라이언트에서 선형적으로 증가하는 상호 작용 비용을 유지하며 분산되지 않습니다. PushSum 방식13, 15을 적용하여 통신 오버헤드를 상당히 최소화하는 고객 간 프록시 교환을 권장합니다. 원시 데이터는 고객 장치를 떠나지 않지만 FL은 여전히 개인정보 침해에 취약합니다27, 28. DP는 참여하는 모든 클라이언트29의 개인정보 보호를 보장하는 중앙 버전을 교육하기 위해 실제로 FL과 통합되었습니다. 그래디언트 업데이트가 모든 유형의 단일 훈련 예시의 정보에 과도하게 의존하지 않도록 함으로써 슬로프를 DP 보장30으로 중앙에서 집계할 수 있습니다.