我计划将联邦学习用于我已经开发的用于检测杂草的对象检测算法。
在我研究时，我看到了关于图像分
在联邦学习上下文中，就像 <a href="https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification"
我正在研究检测不良客户端的联合学习。
联邦学习简介 - 数据被分成不同的客户端，在客户端进行
我是联邦学习的新手，我尝试实现图像分类的 FL 代码，但我无法理解这一行：<code>state = iterative_process.in
我实现了图像分类TFF的代码。 TFF 版本 0.18.0，
我写这个：
<pre><code>iterative_process = tff.learning.build_federa
我们对研究联邦学习非常感兴趣。我们有许多分布式设备（包括可穿戴设备），并与拥有有用数据的客
我正在通过 PyTorch 实现<strong>联合深度 Q 学习</strong>，使用多个代理，每个代理运行 DQN。
我的问题是，
我在 Windows 上，但即使在谷歌协作中我也无法导入它。
而且我确实有适当的互联网。
<pre class="lang-py
我正在尝试使用联合代码来构建我自己的联合学习算法。但是我遇到了一个问题。在官方教程中，它定
我想更新状态，所以这是我写的：
<pre><code>def create_keras_model():
...
return model
iterative_process = tff.learni
我是 TFF 的新手，我正在研究这个 <a href="https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classif
我想打印（训练前）模型的状态：
与<code>print(state['model'])</code>，
我发现了这个错误：
<pre><code
我在这个 <a href="https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification" rel="nofollow noreferre
我创建了一个像 <code>global_model = CNNMnist(args=args)</code> 这样的 CNN 模型。然后我将它发送到设备，将其设
我正在联邦学习设置中训练 CNN 模型。我更新我的 <code>local_models</code>，然后平均我从 <code>weights</code> 更
我正在研究一个联合二元分类模型，其中包含来自 130 个客户端（10 万个数据点）的数据，但是我不知道
我正在尝试使用高斯自适应裁剪几何方法实现差分私有 FL 二元分类模型。
<pre><code>aggregation_factory = tf
我正在使用 pysyft 和 pytorch 执行联合学习。我正在使用糖尿病数据集。我在训练时遇到了这个错误（张量
我正在尝试为我的 csv 数据实现联合学习的 pysyft 代码。我正在关注的教程是 <a href="https://github.com/bt-s/Spl
当我的代码到达这一行时，我的内核不断死亡：
<code>model = train_model(diagnosis_title1, input, output1, test_input, t
