우리 업무와 더 직접적인 관련이 있는 것은 Haug et al. [2] 시스템에 기록된 속성과 고객에 대한 열정 사이에 불일치가 있을 때 피드백을 통한 학습의 행동을 고려합니다. 강조점은 시스템이 특정 작업을 잘 수행하도록 개인에 의해 명확하게 교육되는 학습의 특정 응용입니다. 그들은 그러한 맥락에서 인센티브 기능(우리의 용어로 대리)이 추구하는 ‘실제’ 인센티브와 일치하지 않을 수 있음을 보여주고, 훈련에서 더 큰 다양성을 허용하도록 시스템을 만들 수 있는 방법을 권장합니다. 작동 중지가 발견되었습니다. 즉, 실패의 문제와 그 발견의 일반화는 검토되지 않는다. 우리는 MNIST37, Fashion-MNIST(FaMNIST) 38, CIFAR-1039에 대한 실험을 수행했습니다. MNIST와 FaMNIST는 차원이 28 × 28인 60,000개의 훈련 사진을 가지고 있는 반면, CIFAR-10은 차원이 32 × 32인 RGB 훈련 사진이 50,000개 있습니다. 각 데이터 세트에는 설계 성능을 검사하는 데 활용되는 10,000개의 검사 이미지가 있습니다. 실험은 8개의 클라이언트를 나타내는 8개의 V100 GPU가 있는 서버에서 수행되었습니다. 각 실행에서 모든 클라이언트는 교육 컬렉션에서 샘플링된 1k(MNIST 및 FaMNIST) 또는 3k(CIFAR-10)의 겹치지 않는 독점 사진을 가지고 있었습니다. 카테고리 작업. 비 IID 데이터에 대한 유효성을 확인하기 위해 고객에게 조작된 독점 데이터 순환을 제공했습니다. 각 클라이언트에 대해 무작위로 선택된 클래스가 지정되었으며 해당 클라이언트의 개인 정보 중 일부 pmajor(MNIST 및 FaMNIST의 경우 0.8, CIFAR-10의 경우 0.3)가 해당 과정에서 가져왔습니다. 나머지 정보는 IID 방식으로 다른 모든 다양한 과정에서 임의로 끌어들였습니다. 롤대리 클라이언트는 IID 테스트 컬렉션을 잘 일반화하기 위해 협력자로부터 배워야 합니다. 그들은 공통 전문지식 전달 방법인 DML(deep mutual knowledge)24의 DP 버전을 사용하여 교육을 받습니다. DML은 처음부터 두 설계를 동시에 교육할 수 있고 두 버전 모두에 유용한 정보를 제공하기 때문에 사전 교육을 받은 교육자와 일반적으로 더 작은 규모의 학생25 사이의 정화를 이해하는 것과 긍정적으로 비교됩니다. FML(Federated Mutual Understanding)26은 우리의 프록시 모델과 유사한 밈 디자인을 도입합니다. 마찬가지로 각 고객의 개인 디자인과 상호 훈련되지만 메인 서버에 축적됩니다. 그러나 FML은 체계화되어 있고 고객에게 개인 정보 보호 보증을 제공하지 않기 때문에 다기관 파트너십 설정에는 적합하지 않습니다. 본 논문에서는 다중 클래스 베이즈 분류기에 대한 학문적 이해 등고선을 구한다. 이 등고선은 클래스 조건부 가능성 두께의 일반적인 다변량 파라메트릭 모델에 적합합니다. 파생은 실제 과정의 사후 확률과 대칭인 사실의 병합을 평가하는 데 기반을 둔 대리 접근 방식을 사용합니다. 그렇게 함으로써 윤곽선은 훈련 세트 차원과 함수 벡터의 차원에만 의존합니다. 설계 매개변수에 의존하지 않습니다. 기본적으로 발견 곡선은 훈련 세트 차원을 높임으로써 얻을 수 있는 오류 확률의 추가 감소 추정치를 제공합니다. 이는 이상적인 교육 세트 차원을 지정하는 실제적인 문제를 처리하기 위해 눈길을 끕니다. E2CO(관리 및 관찰을 위해 설치됨)라고 하는 다른 E2C 기반 프록시 버전은 전환 출력이라는 추가 네트워크 블록을 활용하여 시스템 출력을 바로 예측할 수 있으며 명시적인 우물 모델 방정식이 필요하지 않습니다. 3D 컨볼루션 레이어를 활용하여 기존 E2C 및 E2CO 설계를 업그레이드하고 3D 플럭스 문제를 해결하기 위해 손실 작업을 사용자 정의했습니다. 직관적으로 이것은 빠른 탐사 속도는 최적이 아닌 무기를 자주 제공하는 공식이 확실히 필요하고 또한 느린 탐사 속도는 발견 감소를 가져올 것임을 나타냅니다. 그들의 책의 초판(1998)에서 Sutton과 Barto는 탐사가 일관된 우도 ϵ로 실행되는 ϵ-탐욕 계획을 소개했습니다. 이 작업은 오늘날 보다 기본적인 권장 사항 [12] Auer et al. [13] 연구는 Lai와 Robbins가 제시한 이상적인 후회에 대한 문제를 충족하기 때문에 최적임을 입증할 수 있는 다양한 응용 프로그램을 연구합니다. 사례 연구로 조사한 기계 학습 기반 도구 유형은 추천 시스템입니다. 이들은 사용자가 선택할 수 있는 제품 목록을 제공하기 위해 개인의 선호도를 발견하기 위해 개발되었습니다. 그럼에도 불구하고 이 타고난 인간의 최종 결과는 시스템에서 직접 관찰할 수 없으므로 대신 프록시를 사용해야 합니다. Suresh와 Guttag[3]는 정의의 문제를 기계 학습의 ‘의도하지 않은 영향’으로 규정합니다. 그것은 우리의 직업으로 구성됩니다. 그들의 분류법(및 이전 분류법의 동화)은 모델 성장, 분석, 사후 처리 및 릴리스에 의해 준수되는 데이터 수집 및 준비 작업의 수집으로서 기계 학습에 대한 추상적 설명에 달려 있습니다. 우리의 작업은 자연스럽게 Suresh와 Guttag의 구조의 확장으로 구성될 수 있으며, Danks와 London[4]에서 검토한 버전 적응이나 번역과 같은 다른 제한 사항이 있을 수 있습니다. 사례 연구로 우리는 다음과 유사한 영화 제안 시스템을 활용합니다.

교잡종 Turbidite– 탄자니아 마진의 Contourite 시스템

이 기사를 Dropbox 계정에 보관하려면 여러 형식을 선택하고 사용 계획 준수에 동의하는지 확인하세요. 이 기능을 처음 사용하는 경우 Dropbox 계정에 연결하기 위해 Cambridge Core를 인증하라는 메시지가 확실히 표시됩니다. 인터넷에서 학습자는 기존 데이터베이스, 배경 및 기능에 대한 정보와 함께 실제 환경에서 정보 또는 기술을 정확히 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 경고를 받아야 합니다. 이 짧은 문서에서는 API 프록시의 의미, 프록시의 종류, API 프록시의 정확한 작동 방식, 일반적인 사용 상황, 어려움, API 프록시 선택 시 고려 사항에 대해 자세히 설명합니다. 레이어 2 프록시 ARP는 프로그램 도메인 이름을 적절하게 분리할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크에서 ARP 브로드캐스트 메시지의 영향을 낮출 수 있습니다. 훨씬 더 나은 개인 경험을 얻으려면 웹 브라우저를 최신 버전으로 업데이트하세요.

인간의 행동과 현실 세계의 실체가 풍부하고 요약을 완료할 수 없다는 사실의 결과로 일부 인간의 관행은 완전히 포착되지 않을 것이며 일부 프록시는 빈약할 것입니다. 피할 수 없다. 우리는 이러한 측면의 영향은 공식이 성능이 좋지 않다는 것을 밝혀낼 수 없으며, 이는 잘 작동한다고 믿어지는 시스템에 대해서도 인공 지능의 광범위한 응용 프로그램에 내재된 장애물이라고 말합니다. 개인 및 프록시 버전을 포함한 모든 방법에 대해 우리는 무작위로 부팅된 가중치와 함께 torchvision 패키지53에서 수행된 일반적인 ResNet-18 신경망 아키텍처52를 사용했습니다. ResNet 스타일은 BatchNorm 레이어54를 사용하는데, 이는 배치 정규화가 세트의 모든 데이터 포인트에 따라 달라지도록 각 예제의 기울기를 트리거한다는 사실 때문에 DP-SGD 교육에서 차등 프라이버시 보장을 평가하는 데 골칫거리입니다.

프록시 모델은 전체 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 검사할 수 있는 저수지 모델의 간소화된 묘사입니다. 일반적으로 버전 입력과 결과 간의 파트너십을 근사화하는 다항식, 스플라인 또는 가우시안 프로세스와 같은 수학적 기능을 기반으로 합니다. 전체 시뮬레이션을 여러 번 실행하지 않고도 프록시 설계를 사용하여 민감도 평가, 최적화 또는 예측 불가능 정량화를 실행할 수 있습니다. 프록시 디자인은 계산 시간과 리소스를 절약할 수 있으며 가장 중요한 매개변수 중 하나와 해당 배열을 인식하는 데 도움이 됩니다. 그들은 저수지 시스템의 비선형성, 상호작용 또는 반응을 포착하지 못할 수 있으며 다양한 훈련 정보를 외삽할 때 정밀도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 집중식 계획은 AvgPush 및 ProxyFL-proxy와 같은 분산형 계획보다 절차 중에 많은 것을 발견하지 못하는 것을 볼 수 있습니다. 또한 ProxyFL-private은 훈련 중에 지속적으로 FML-private을 능가하여 ProxyFL 모델이 FML에 비해 개인 디자인에 더 잘 알고 있는 신호를 제공할 수 있음을 보여줍니다. B 고객이 이기종 모델 스타일을 가지고 있을 때의 정확도, c 차등 개인 교육이 있거나 없는 경우의 정확도. 각 수치는 5개의 독립 실행 각각에 대해 8명의 고객에 대한 평균 및 공통 분산을 보고합니다.

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이를 구성하려면 Arrangement Work space UI에서 불투명 프록시에 대한 호스트 이름 사용을 선택하고 Inbound Proxy CIDR Varieties에 CIDR 범위를 입력합니다. Cloudera Machine Learning(CML)은 Monitoring Console에서 네트워크 프록시를 사용하도록 설정이 [newline]으로 설정된 경우 불투명 프록시를 사용할 수 있습니다. 이 작업에서 SGS 접근 방식에서 다양한 실현을 생성하기 위한 반편차도의 사양은 실제로 표 2.3에 나와 있습니다.

예를 들어, 우리는 보행자와 관련하여 이진법 ‘정지’/’가기’ 결정을 학습하는 것에 대해 생각하고 입력 이미지를 제공했습니다. 이 작업에서 우리는

다른 문학 작품에서 성공한 것으로 간주되는 시스템. 이러한 시스템에서 개인은 시스템이 알고리즘에 따라 자신의 행동을 파악하고 있다는 사실을 알지 못할 수 있습니다. 도메인 이름 일반화는 다양한 사워 컬렉션에서 버전을 교육하는 문제를 설명합니다. 보이지 않는 대상 도메인 이름으로 직접 일반화할 수 있는 ce 도메인 이름. 고무적인 솔루션은 대조 학습으로, 다양한 도메인 이름의 샘플-샘플 세트 간에 풍부한 의미론적 연결을 조작하여 도메인 불변 표현을 학습하려고 시도합니다. 간단한 접근 방식은 다양한 다른 음수 쌍을 더 멀리 누르는 동안 다른 도메인에서 유리한 샘플 쌍을 더 잘 그리는 것입니다. 이 백서에서 우리는 대조 기반 접근 방식(예: 지도 대조 이해)을 직접 적용하는 것이 도메인 이름 일반화에 비효율적임을 발견했습니다. 유리한 샘플-샘플 세트를 정렬하는 것은 다양한 도메인 사이의 상당한 순환 공극으로 인해 설계 일반화를 방지하는 경향이 있다고 말합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 새로운 프록시 기반 대조 발견 방법을 제안합니다. 이 방법은 원래 샘플 대 샘플 관계를 프록시 대 샘플 관계로 변경하여 긍정적인 배치 문제를 획기적으로 완화합니다. 4가지 공통 기준에 대한 실험은 제안하는 방법의 성능을 입증한다. 또한 ImageNet 사전 학습 모델이 제공되지 않는 더 복잡한 시나리오도 고려합니다. ProxyFL은 각 고객(예: 의료 센터)이 개인 모델, 프록시 모델 및 독점 정보를 보존하는 통신 효율적이고 분산된 연합 이해 접근 방식입니다. 분산 교육을 통해 클라이언트는 정보 및 버전 자율성을 가능하게 하는 프록시 버전을 교환하는 것만으로 다른 사람과 통신합니다. 임의적이거나 무작위보다 더 나쁜 행동의 가능성은 일부 시청자에게는 놀라운 일이 아닐 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 인공 지능 접근 방식의 배치뿐만 아니라 탐험에서 광범위하게 무시되는 두 가지 근본적인 문제를 강조합니다. 하나는 나쁜 행동이 시스템에 보이지 않는다는 것입니다. 메트릭은 잘 수행되고 있다고 보고할 수 있습니다. 또 다른 하나는 인공지능 기술의 효율성이 정보 표현의 완성도에 의해 제한된다는 점이다. 잘못된 데이터 또는 누락된 항목이 실수로 이어질 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 그러나 묘사 자체가 제약이라는 현실을 탐구하는 문학 작품은 없습니다. 우리의 벤치마크는 무작위 추천자이며, 이에 대한 집합적 인센티브는 각 그룹이 ℓ 항목 목록에서 제공되는 An 기회에서 무작위로(대체 포함) 선택되기 때문입니다.

우리는 대리 라벨이 상당히 있음을 보여줍니다. 이해의 효과를 높이면서 동시에 좋은 결과를 얻거나. 이진 분류의 초기 작업보다 훨씬 정확합니다.

프록시 기안

우리 연구에서 우리는 주석이 없는 그룹의 가시성뿐만 아니라 예기치 않은 행동을 하는 사용자를 고려하여 두 가지 방식으로 표현의 불완전성을 발견했습니다. 예를 들어 개인의 선택과 그들을 만족시키려는 시스템의 부정확한 노력이 서로 스트레스를 주는 불규칙한 속성에 기반할 때 특정 가정 하에서 관행은 무작위보다 훨씬 더 나쁠 수 있습니다. 예를 들어, 서버는 ‘극화, 재미, 가족, 스릴러, 무서운, 오스카 수상, 다큐드라마, 스포츠 활동’과 같은 목록을 활용할 수 있습니다.