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蚂蚁安全实验室在人工智能顶级学术会议AAAI 2021中迎来双喜临门(603008,股吧)。蚂蚁安全天筭实验室、机器智能团队端云共享智能算法团队成员申书恒(花名永岩),以第一作者身份完成的联邦学习算法研究《STL-SGD:Speeding Up Local SGD with Stagewise Communication Period》成功被AAA1-21收录。这是蚂蚁安全天筭实验室中稿AAAI-21的第2篇论文,摩托车夜间骑行视频,同时也是蚂蚁安全实验室于2020年中稿全球顶级会议的第9篇论文。
随着公众和行业对用户隐私保护的日益重视,针对数据安全的隐私保护技术越发重要,摩托跑车第一视角视频,2019下半年上市踏板,2019新款雅马哈摩托车,新大洲本田2019年新车,联邦学习是基于隐私保护的机器学习建模的主要方式。但行业在应用联邦学习时普遍存在一个主要痛点:使用联邦学习在端云联合建模时,牛摩网官网网站,2019合资摩托上市,需要耗费很长的时间进行模型训练,通信代价过高。
针对这一痛点,街车价格排行榜1~3万,适合中年人的太子摩托车,蚂蚁安全天筭实验室成员申书恒对如何提升联邦学习的通信效率展开了深入研究。
目前业界主流的联邦学习建模算法为FedAvg(Local SGD)算法,其相对于传统的FedSGD算法在通信效率上已经能实现5-10倍的提升。本篇论文研究首先证明了通信周期和学习率成反比例关系,机车官网报价,2万左右的重机车,摩托边箱哪个品牌好,并基于此发现巧妙地设计了逐阶段调整学习率和通信周期的STL-SGD算法,重机车飙车视频软件,进藏十大摩托,3万左右的太子摩托车,从而在理论上达到了更低的通信复杂度,二手摩托车越野车,在强凸、一般凸、非凸+PL条件三种一般性设定下,10000左右的街车推荐,雅马哈tzm150历史,实现了SOTA。在实验性能方面,对于凸和非凸问题,雅马哈轻便摩托车,所提出的STL-SGD算法相对于FedAvg在公共数据集上均实现了2-5倍的通信效率加速,斗门二手摩托车,在加速联邦学习建模情景上迈出了一大步。
联邦学习依然是目前工业界基于隐私保护有效的机器建模学习方法,2019新款太子摩托车250,5000内街车,二手海王星摩托车转让,展望该项研究成果在未来的落地应用,STL-SGD有望在端云风控场景的端云联合建模中,雅马哈新款踏板车,有效提升联邦学习建模效率和模型性能,预算五千的街车,10000左右的街车推荐,雅马哈tzm150历史,从而实现更快的模型迭代。让未来风控在坚守隐私保护的同时,雅马哈tzm150历史,2万左右提速快的摩托车,提升风控场景下与黑产博弈的攻防效率,2019新款太子摩托车,国产太子摩托车报价,摩托车跑车比赛视频欣赏,为用户提供更好的安全保障。
关于AAAI
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蚂蚁安全天筭实验室
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