대안으로 BatchNorm 레이어를 GroupNorm 레이어55로 변경했으며 일관성을 위해 모든 모델에서 변경했습니다. 마지막으로 ResNet-18의 결과 레이어 차원을 패치 크기와 바이너리 범주 요구 사항에 맞게 수정했습니다. 제안된 접근 방식은 침수 시나리오에 대한 구조의 안내된 이종 누수와 함께 SPE10 기준 저류층 모델의 작은 부분과 큰 부분을 사용하여 확인됩니다. 소규모 버전은 14,400개의 세포와 8개의 웰을 포함하는 반면, 큰 버전은 528,000개의 세포와 53개의 웰이 탱크 전체에 5개 지점 패턴으로 퍼져 있습니다. 프록시 모델을 교육하기 위해 산업용 고충실도 시뮬레이터(HFS)에서 300개의 시뮬레이션이 생성됩니다. E2C와 E2CO 모두 소규모 및 대규모 저수지 모델 모두에 대해 HFS에서 획득한 검사 데이터와 비교할 때 적절한 오류가 있는 상태 변수의 정확한 추정치를 제공합니다.

 

Regular, Joint, FedAvg, AvgPush 및 CWT는 설계 교육에 DP-SGD를 사용하고 ProxyFL 및 FML도 프록시에 사용합니다. 예를 들어 의료 분야에서 조직병리학은 디지털화를 광범위하게 채택하여 제작자 학습3을 통해 중립성과 분석 해석의 정확성을 높일 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 세포 표본의 디지털 이미지는 준비, 중독 및 준비 사이트에서 사용되는 염색 프로토콜에서 상당한 이질성을 표시하여 몇 가지 변수를 지정합니다. 마음챙김 정규화가 없으면 심층 설계가 이미징 아티팩트에 지나치게 집중할 수 있으므로 새로운 소스에서 수집한 데이터를 일반화하지 못할 수 있습니다4. 또한, 소수 또는 비정상 그룹5을 포함한 다양한 모집단을 제공하고 편견6을 완화하기 위한 요구 사항에는 설계 교육을 위한 다양한 다중 중심 데이터 세트가 필요합니다. 기관의 전문화와 이웃 인구의 불규칙성으로 인해 수많은 기관의 의료 정보 통합이 필수적입니다.

 

실제 고객 피드백은 더 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 고객은 결과 웹 페이지 결과의 종이 요약에 필요한 정보가 포함된 경우 아무 것도 클릭할 수 없습니다. ProxyFL의 중요한 측면 중 하나는 개인 버전이 이기종일 수 있다는 것입니다. 즉, 특정 클라이언트의 고유한 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다. MNIST 작업에서 우리는 2개의 클라이언트마다 하나씩 4개의 모델 아키텍처를 모두 활용합니다(CNN1과 CNN2는 MNIST 그림에 맞게 어느 정도 조정됨). ProxyFL이 모든 스타일의 성능을 향상시킬 수 있는 반면, 다양한 디자인이 개인 정규 교육을 통해 매우 다양하고 최적이 아닌 성능을 달성할 수 있음을 확인했습니다. 더 약한 모델에 대한 개조는 더 강력한 버전보다 훨씬 더 중요합니다. 연합 학습(FL)은 중앙 집중화7되지 않을 수 있는 데이터에 대한 설계를 교육하기 위해 만들어진 분산형 검색 프레임워크입니다.

 

기사 자료

 

이는 고도로 규제된 도메인 이름의 다중 기관 파트너십을 위해 설계되었으며 측정 가능한 개인 정보 보호 보장을 신뢰할 수 있는 상호 작용과 통합합니다. 숫자 5(오른쪽)는 DP-SGD의 그래디언트 클리핑과 노이즈 추가가 있거나 없는 다양한 교육 방법의 검사 정확도를 보여줍니다. 사생활 보호에 대한 제한이 없을 때 모든 기술이 정규 교육을 능가할 수 있음은 분명합니다. 그러나 DP-SGD를 사용하면 FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 방법의 성능이 저하되며 루틴 교육보다 더 나쁩니다. ProxyFL-private은 DP-SGD가 포함된 경우 효율성 감소가 가장 적고 공동 훈련의 최고 경계에 가장 근접한 상태를 유지합니다. 이 작업에서 고려한 주요 응용 분야는 전산 병리학입니다.

 

프록시 학습

 

그래서 일부 저수지 설계자는 프록시 버전과 머신 러닝을 활용하여 히스토리 매칭 프로세스를 간소화하고 가속화합니다. 이 글에서는 프록시 버전과 머신 러닝이 기록 일치 최고 품질 및 예측 불가능성 분석을 향상하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다. 이 두 전략의 대조는 DNN 버전이 예측을 더 빨리 생성하지만 RNN 모델이 훨씬 더 나은 고품질을 제공한다는 것을 보여줍니다. 또한 RNN 기반 프록시 순환 모델은 훈련 정보 수집에 포함된 시간 이후의 시간을 예측할 수 있습니다. 두 접근 방식 모두 전체 물리 흐름 시뮬레이터와 달리 계산 시간을 최대 100배까지 줄일 수 있습니다. 프록시 순환 버전 응용 프로그램의 인스턴스가 광범위한 검색 배경 일치 연습에서 성공적으로 표시됩니다.

 

동영상의 프레젠테이션은 ForgeRock OpenIG Flying start 문서를 기반으로 합니다. 고객이 URI에 액세스하려고 시도합니다. OpenIG는 일부 Course Arrangement 파일을 활용하여 CSV 데이터에서 개별 자격 증명을 찾고 HTTP 서버에 메시지를 보내 고객 계정 W를 얻습니다.eb Page(기사 인증 랜딩 페이지)로 보답합니다. 따라서 고객은 사용자 자격을 제공하는 불편함 없이 HTTP 서버에서 블로그 게시물 확인 터치다운 웹 페이지를 받습니다. 개별 인증(고객에게 투명한 프로세스)을 위해 데이터 소스에서 개별 자격 증명을 가져오도록 ForgeRock OpenIG 4가 어떻게 구성되어 있는지 정확히 이해하려면 다음 비디오 로그가 도움이 될 수 있습니다.

 

여러 짧은 기사는 실제로 대규모 전산 병리학 작업을 접할 때 개인 정보 보호 FL에 대한 요구 사항을 강조했습니다. Li et al. 31뿐만 아니라 Ke et al. 32는 의료 이미지 확대 및 분할을 위해 FL을 활용했습니다. 그들의 기술은 중앙 웹 서버를 사용하여 DP 프레임워크에서 처리된 신중한 가중치 업데이트를 집계했지만 교육 처리에 사용된 전체 개인 정보 보호 예산을 구성하지 않았습니다. Li et al. 33뿐만 아니라 Lu et al. FL을 사용하여 34개의 임상 이미지 분류 디자인을 구축했으며 개인 프라이버시를 위한 디자인 가중치에 사운드를 포함했습니다. 그럼에도 불구하고 설계 가중치는 무한한 수준의 민감도를 가지므로 이러한 방법으로는 의미 있는 DP 보증이 달성되지 않습니다. Addisson Salazar는 박사 학위를 받았습니다. 2011년 Universitat Politècnica de València에서 전기 디자인으로 학사 학위를 받았습니다.

 

이 데이터 세트는 전이가 있거나 없는 림프절의 주석이 달린 전체 슬라이드 사진 1399장에서 유래되었습니다. 다양한 이미지 모양과 변색 변화를 다루기 위해 5개의 다른 임상 시설에서 슬라이드를 수집했습니다. 총 209개의 WSI는 모든 전이에 대한 깊이 있는 손으로 그린 모양으로 구성됩니다. 이 연구 연구를 위한 클라이언트 정보는 4개 조직에서 주석이 달린 209개의 WSI 중에서 WSI를 선택하여 Camelyon-17에서 생성되었습니다(그림 7의 예시 지점 참조). 제공된 메모를 사용하여 WSI에서 정상 및 종양 함유 반점을 모두 추출했습니다. 우리는 WSI에서 512 × 512 픽셀 패치를 제거하고 제공된 메모를 기반으로 각 지점에 이진 레이블(건강/종양 함유)을 할당했습니다.

 

직접적인 웹 접근성. 구체적으로 프록시 웹 서버는 허용된 도메인 또는 IP에 대한 트래픽을 필터링하기 위해 다양한 가상 네트워크에서 찾을 수 있습니다. 롤대리 \( A \) 및 \( \ 감마 \) 값을 기반으로 각 주입 시나리오를 정의하고 예비 기능에 속성을 부여하여 흐름의 물리와 제어 기준을 모두 포착하는 기능을 완성할 수 있습니다. 현재 이 섹션의 목표는 스트레스 파동을 추적하는 FMM 방법의 결과를 잘 알려진 분석 유정 스크리닝 기술과 비교하는 것입니다.

 

묘사 격차가 있는 곳마다 무한한 규모의 관찰되지 않은 실패 가능성이 있습니다. 그러한 결함이 발생하는 시점을 인식하고 표현과 진실 사이의 공간이 얼마나 광대한지 정확히 인식하는 것은 기계 학습 시스템의 안정적인 출시에 필수적입니다. 유일한 차이점은 Eqs (16)과 (17)에 있습니다. 이제 웹 서버가 마찬가지로 α가 아닌 필름을 대체할 뿐만 아니라 ft(a)가 작은 분류가 α-영화. MAB 문제에 관한 문헌에서 착취와 탐색 목표의 균형을 맞추는 기술은 최적의 보상(우리 상황에서 개인의 완전한 만족)으로 모이는 전략뿐만 아니라 가장 빠른 수렴 속도로 그렇게 하려고 합니다.