우리 연구에서는 예기치 않은 행동을 하는 사용자와 주석이 없는 그룹의 존재를 고려하여 표현의 불완전성을 두 가지 방법으로 탐색합니다. 예를 들어 고객의 선택과 고객을 만족시키려는 시스템의 부정확한 노력이 서로 스트레스를 주는 일관성 없는 전제에 기반할 때 특정 가정 하에서 행동은 무작위보다 더 나쁠 수도 있습니다. 예를 들어 웹 서버는 ‘드라마, 재미있는, 가사, 스릴러, 무서운, 오스카 빅터, 다큐드라마, 스포츠 활동’과 같은 체크리스트를 사용할 수 있습니다.

프록시가 극적으로 식별된다는 사실을 밝힙니다. 위대한 달성하면서 발견의 효율성을 향상시키거나, 또는. 이진 분류의 초기 작업보다 더 정확합니다.

백그라운드 매치 최고 품질 및 불확실성 분석

프록시 디자인은 전체 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 검사할 수 있는 탱크 모델의 단순화된 묘사입니다. 일반적으로 버전 입력과 결과 간의 연결을 근사화하는 다항식, 스플라인 또는 가우시안 절차와 같은 수학적 함수를 기반으로 합니다. 전체 시뮬레이션을 여러 번 실행하지 않고도 프록시 버전을 사용하여 민감도 평가, 최적화 또는 예측 불가능한 계측을 수행할 수 있습니다. 프록시 모델은 계산 시간과 소스를 절약할 수 있으며 가장 중요한 기준 중 하나와 해당 배열을 인식하는 데 도움이 됩니다. 비선형성, 상호작용 또는 저수지 시스템의 반응을 포착하지 못할 수 있으며 훈련 정보 범위 밖에서 이론화할 때 정확도가 떨어질 수 있습니다.

다른 문헌에서 성공적인 것으로 간주되는 시스템. 이러한 시스템에서 사용자는 시스템이 알고리즘 방식으로 관행에서 선택하고 있음을 인식하지 못할 수 있습니다. 도메인 일반화는 보이지 않는 대상 도메인 이름으로 직접 일반화할 수 있는 다양한 소스 도메인 이름 모음에서 버전을 교육하는 문제를 설명합니다. 고무적인 솔루션은 서로 다른 도메인의 샘플-샘플 세트 간의 풍부한 의미론적 관계를 활용하여 도메인 불변 표현을 학습하려고 시도하는 대조 발견입니다. 간단한 기술은 다른 불리한 쌍을 추가로 밀어내는 동안 다양한 도메인에서 더 자세한 긍정적인 샘플 세트를 가져오는 것입니다. 이 논문에서 우리는 대조 기반 방법(예: 모니터링 대조 지식)을 직접 적용하는 것이 도메인 일반화에 효과적이지 않다는 것을 찾습니다. 우리는 유리한 샘플 대 샘플 세트를 교정하는 것이 서로 다른 도메인 사이의 상당한 분포 공백의 결과로 모델 일반화를 방해하는 경향이 있음을 제안합니다. 이 문제를 해결하기 위해 프록시-샘플 연결로 원래 샘플-샘플 연결을 변경하여 포지티브 배치 문제를 크게 완화하는 고유한 프록시 기반 대조 학습 접근 방식을 권장합니다. 4가지 공통 기준에 대한 실험은 제안된 접근 방식의 효율성을 보여줍니다. 또한 ImageNet 사전 학습 모델이 제공되지 않는 더 복잡한 시나리오도 고려합니다. ProxyFL은 각 클라이언트(예: 의료 시설)가 개인 데이터뿐만 아니라 개인 디자인, 프록시 모델을 보존하는 통신 효율적이고 분산된 연합 이해 접근 방식입니다. 분산 교육 중에 고객은 정보 및 모델 자율성을 가능하게 하는 프록시 모델을 교환해야만 다른 사람과 통신합니다. 임의적이거나 무작위보다 더 나쁜 행동의 가능성은 일부 시청자에게는 놀라운 일이 아닐 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 탐사 및 인공 지능 접근 방식 구현에서 광범위하게 간과되는 두 가지 근본적인 문제를 강조합니다. 하나는 나쁜 행동이 시스템에 보이지 않는다는 것입니다. 메트릭은 잘 수행되고 있다고 보고할 수 있습니다. 다른 하나는 기계 학습 방법의 기술 효율성이 정보 표현의 효율성에 의해 제한된다는 것입니다. 잘못된 데이터 또는 누락된 데이터가 실수로 이어질 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 그러나 표현 자체가 제한이라는 현실을 탐구하는 문헌은 없습니다. 우리의 벤치마크는 임의 추천자이며, 이에 대한 진행 보상은 ℓ 항목 목록에서 제공될 A 가능성에서 각 그룹이 무작위로(대체 포함) 선택되기 때문입니다.

이를 구성하려면 Stipulation 작업 공간 UI에서 투명하지 않은 프록시에 호스트 이름 사용을 선택하고 인바운드 프록시 CIDR 범위에서 CIDR 범위에 들어가십시오. Cloudera 인공 지능(CML)은 환경이 Management Console에서 네트워크 프록시를 사용하도록 [newline] 구성된 경우 불투명 프록시를 활용할 수 있습니다. 이 작업에서 SGS 방법의 다양한 이해를 생성하기 위한 준편차도의 기준은 표 2.3에 나와 있습니다.

< h3>프록시 모델 공유를 통한 분산 연합 학습

저희 작업에서 더 직접적인 의미는 Haug et al. [2] 시스템에 기록된 기능과 고객이 관심 있는 기능 간에 불일치가 있을 때 피드백을 통한 학습 관행에 대해 생각하는 사람. 초점은 정의된 작업을 잘 수행하기 위해 특정 시스템이 명확하게 훈련되고 있는 시스템을 찾는 특정 응용 프로그램입니다. 그들은 그러한 맥락에서 이익 함수(우리의 용어로 프록시)가 찾고 있는 ‘실제’ 이익과 일치하지 않을 수 있음을 보여주고 또한 다음과 같이 훈련에서 더 큰 적응성을 허용하도록 시스템을 만들 수 있는 방법을 제안합니다. 결함이 발견되자마자. 즉, 실패와 그 발견의 문제의 일반화는 검토되지 않는다. 우리는 MNIST37, Fashion-MNIST(FaMNIST) 38 및 CIFAR-1039에 대한 실험을 수행했습니다. MNIST와 FaMNIST는 차원 28 × 28의 60k 훈련 이미지를 가지고 있는 반면 CIFAR-10은 차원 32 × 32의 50k RGB 훈련 사진을 가지고 있습니다. 각 데이터 세트에는 모델 효율성을 검사하는 데 사용되는 10k 검사 이미지가 있습니다. 실험은 8개의 클라이언트에 해당하는 8개의 V100 GPU가 있는 웹 서버에서 수행되었습니다. 롤대리 실행에서 모든 클라이언트는 훈련 세트에서 경험한 1k(MNIST 및 FaMNIST) 또는 3k(CIFAR-10)의 겹치지 않는 개인 이미지를 가졌습니다. 분류 작업의. 비 IID 정보에 대한 견고성을 확인하기 위해 고객에게 조작된 독점 데이터 배포가 제공되었습니다. 각 클라이언트에 대해 임의로 선택한 클래스가 할당되었으며 해당 클라이언트의 독점 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 과정에서 임의로 가져왔습니다. 따라서 고객은 IID 시험 컬렉션을 잘 일반화하기 위해 파트너로부터 배워야 합니다. 그들은 상호 이해 전달을 위한 전략인 심층 공유 이해(DML)24의 DP 버전을 사용하여 교육을 받습니다. DML은 사전 교육을 받은 교육자와 일반적으로 더 작은 크기의 학생25 사이의 정화를 이해하는 것과 유리하게 대조됩니다. 두 모델을 처음부터 한 번에 모두 교육할 수 있고 두 모델에 귀중한 정보를 제공하기 때문입니다. Federated Mutual Learning(FML)26은 프록시 모델과 유사한 밈 디자인을 도입했습니다. 이 디자인은 각 고객의 개인 디자인과 상호 교육을 받지만 메인 서버에서 집계됩니다. 그럼에도 불구하고 FML은 시스템화되어 있고 고객에게 개인 정보 보호를 보장하지 않기 때문에 다기관 협력 설정에 적합하지 않습니다. 본 논문에서는 다중 클래스 베이즈 분류기에 대한 이론적인 발견 곡선을 구한다. 이 곡선은 클래스 조건부 확률 두께의 일반적인 다변량 매개변수 설계에 적합합니다. 파생은 진리 클래스의 사후 우도와 대칭인 통계의 수렴 평가를 기반으로 프록시 방법을 사용합니다. 그렇게 함으로써 윤곽선은 훈련 세트 크기와 함수 벡터의 차원에만 의존합니다. 모델 사양에 의존하지 않습니다. 기본적으로 학습 곡선은 훈련 세트 차원을 늘림으로써 얻을 수 있는 실수 가능성의 원치 않는 감소를 인용합니다. 이는 적절한 교육 설정 차원을 지정하는 실제적인 문제를 처리하기 위해 매력적입니다. 다른 E2C 기반 프록시 설계는 E2CO(관리 및 관찰)를 위해 설치되는 것으로 설명되며, shift result라는 추가 네트워크 블록을 사용하여 시스템 결과를 직접 예측할 수 있으며 특정 유정 모델 공식이 필요하지 않습니다. 우리는 3D 컨볼루션 레이어를 활용하여 기존 E2C 및 E2CO 설계를 업데이트하고 손실 함수를 수정하여 3D 변경 조건을 처리했습니다. 노력 없이는 빠른 탐색 속도는 확실히 알고리즘이 최적화되지 않은 무기를 자주 제공하도록 강제할 것이고 느린 탐색 속도는 지식을 감소시킬 것임을 의미합니다. 첫 번째(1998) 버전에서 Sutton과 Barto는 탐색이 연속 우도 ϵ로 수행되는 ϵ-탐욕 계획을 도입했습니다. 이 작업은 실제로 오늘날 훨씬 더 일반적인 참조 [12] Auer et al. [13] Lai와 Robbins가 제안한 최적의 양심의 가책을 위한 조건을 충족하기 때문에 이상적임을 입증할 수 있는 다양한 실행을 연구합니다. 사례 연구로서 우리가 분석하는 인공 지능에 기반한 일종의 도구는 추천 시스템입니다. 이들은 고객이 선택할 수 있는 항목 목록을 제공하기 위해 개인의 선호도를 발견하도록 만들어졌습니다. 그럼에도 불구하고 이 타고난 인간의 결과는 시스템에서 직접적으로 드러나지 않으므로 대신 프록시를 사용해야 합니다. Suresh와 Guttag[3]는 공정성 문제를 인공 지능의 ‘의도하지 않은 영향’으로 규정합니다.