- A Survey for Federated Learning Evaluations: Goals and Measures [26.1]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護機械学習のための新しいパラダイムである。 FLの評価は、その学際的な性質と、実用性、効率性、セキュリティといった様々な目標のために難しい。 我々はFLアルゴリズムの標準化された総合的な評価フレームワークを提供するオープンソースプラットフォームであるFedEvalを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Aug 2023 00:17:51 GMT) - Federated Learning の評価指標に関するサーベイおよび総合的な評価システムに関する論文。前半はFLの典型的な目標とその評価指標についてまとめられており、後半で著者が開発したFedEvalが紹介されている。FedEvalはKDD2022のFedEval: A Holistic Evaluation Framework for Federated Learningで発表されているよう。
- リポジトリはhttps://github.com/Di-Chai/FedEval