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TensorFlowフェデレーションチュートリアル

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

これらのコラボベースのチュートリアルでは、実際の例を使用して、TFFの主な概念とAPIについて説明します。リファレンスドキュメントは、 TFFガイドにあります。

フェデレーションラーニングの開始

  • 画像分類のためのFederatedLearningは、Federated Learning(FL)APIの重要な部分を紹介し、TFFを使用してフェデレーションMNISTのようなデータでフェデレーション学習をシミュレートする方法を示します。
  • テキスト生成のための連合学習は、 TFFのFL APIを使用して、言語モデリングタスク用にシリアル化された事前トレーニング済みモデルを改良する方法をさらに示します。
  • 学習に推奨される集計を調整すると、 tff.learningの基本的なFL計算を、堅牢性、差分プライバシー、圧縮などを提供する特殊な集計ルーチンと組み合わせる方法がわかります。
  • マトリックス因数分解のフェデレーション再構築では、部分的にローカルのフェデレーション学習が導入され、一部のクライアントパラメータがサーバー上で集約されることはありません。このチュートリアルでは、Federated Learning APIを使用して、部分的にローカルなマトリックス因数分解モデルをトレーニングする方法を示します。

フェデレーション分析の開始

カスタムフェデレーション計算の作成

シミュレーションのベストプラクティス

中級および上級チュートリアル