Normal, Joint, FedAvg, AvgPush 및 CWT는 DP-SGD를 사용하여 버전을 교육하고 ProxyFL 및 FML도 프록시에 사용합니다. 예를 들어, 의료 분야 도메인 이름에서 조직병리학은 디지털화의 광범위한 촉진을 통해 제조업체 학습3을 통해 중립성과 진단 분석의 정확성을 높일 수 있는 독특한 가능성을 제공합니다. 조직 샘플링의 디지털 이미지는 몇 가지 변수를 예를 들면 준비 작업 현장에서 사용되는 준비, 고정 및 변색 방법에서 상당한 이질성을 보여줍니다. 신중한 정규화 없이 심층 설계는 이미징 아티팩트에 지나치게 집중할 수 있으며 이러한 이유로 새로운 소스에서 수집된 데이터를 일반화하는 데 부족합니다4. 또한, 소수 또는 비정상 그룹5을 포함한 다양한 대중에게 서비스를 제공하고 편견6을 완화하려는 요구는 모델 교육을 위한 다양하고 다중 중심적인 데이터 세트를 요구합니다. 조직의 전문 분야와 지역 인구에 따른 변동성으로 인해 여러 시설에 걸쳐 임상 정보를 통합하는 것이 중요합니다.

 

Forgerock Openig 4– 데이터 데이터 저장소에서 인증 획득

 

묘사가 공허한 곳이라면 어디든 무한한 규모의 관찰되지 않는 실패 가능성이 있습니다. 그러한 실패가 언제 발생하는지, 그리고 표현과 현실 사이의 공백이 정확히 얼마나 넓은지 인식하는 것은 기계 학습 시스템의 신뢰할 수 있는 구현에 중요합니다. 유일한 차이점은 식 (16)과 (17)에 남아 있는데, 이는 현재 웹 서버가 확실히 마찬가지로 비-α 플릭을 변경할 것이고 작은 발(a)을 가진 그룹이 α의 비율을 향상시킬 가능성이 있기 때문입니다. -영화 산업. MAB 문제에 대한 문학 작품에서 탐색 목표뿐만 아니라 착취의 균형을 맞추는 접근 방식은 최적의 인센티브(우리 상황에서 고객의 완전한 만족)로 모이는 접근 방식뿐만 아니라 가장 빠른 병합 속도를 추구합니다.</p >

발견 실패 연구

 

동영상의 데모는 ForgeRock OpenIG Flying 시작 문서를 기반으로 합니다. 사용자는 일부 경로 설정 파일을 활용하여 CSV 데이터에서 개별 자격을 검색하고 HTTP 서버에 기사화하여 고객 프로필 페이지(Post Verification Touchdown 웹 페이지)를 얻기 위해 OpenIG를 공격하는 URI에 액세스하려고 시도합니다. 반품. 따라서 클라이언트는 사용자 자격 증명을 제공하는 번거로움 없이 HTTP 웹 서버에서 Post Verification 터치다운 페이지를 받습니다. 사용자 인증을 위해 데이터 소스에서 사용자 자격을 가져오도록 ForgeRock OpenIG 4가 어떻게 설정되어 있는지 정확히 이해하려면(사용자에게 명확한 절차) 비디오 로그를 준수하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

 

실제 사용자 피드백은 훨씬 더 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 결과 페이지 결과의 레코드 요약에 필요한 세부 정보가 포함된 경우 개인이 모두 클릭하지 않을 수 있습니다. ProxyFL의 한 가지 중요한 측면은 개인 모델이 이기종일 수 있다는 것입니다. 개인 고객의 고유한 요구 사항을 충족하도록 개인화할 수 있습니다. MNIST 작업에서 우리는 2명의 고객당 하나씩 4개의 모델 아키텍처를 모두 사용합니다(CNN1과 CNN2는 MNIST 사진에 맞게 약간 조정됨). 우리는 ProxyFL이 모든 디자인의 성능을 향상시킬 수 있는 반면 다양한 버전이 개인 일상 교육을 통해 매우 다양하고 최적이 아닌 성능을 달성할 수 있음을 확인했습니다. 약한 버전에 대한 개선 사항은 더 강력한 모델에 대한 것보다 훨씬 더 중요합니다. 연합 학습(FL)은 중앙 집중화되지 않을 수 있는 데이터에 대한 설계를 교육하기 위해 개발된 분산형 지식 구조입니다7.

 

직접 인터넷에 액세스할 수 있습니다. 특히 프록시 서버는 활성화된 도메인이나 IP에 대한 트래픽을 필터링하기 위해 다른 온라인 네트워크에 위치할 수 있습니다. 이제 \( A \) 및 \( \ 감마 \) 값을 기반으로 각 분사 상황을 정의하고 예비 함수에 기능을 추가하여 제어 사양뿐만 아니라 순환의 물리학을 모두 기록하는 기능을 완성할 수 있습니다. . 이제 이 영역에서 목표는 스트레스 파동을 추적하는 FMM 기술의 결과를 널리 사용되는 논리적 웰 스크리닝 접근 방식과 대조하는 것입니다.

 

그래서 일부 저수지 설계자는 프록시 설계와 머신 러닝을 사용하여 히스토리 매칭 절차를 단순화하고 가속화합니다. 이 기사에서는 프록시 모델과 인공 지능이 배경 소송의 고품질 및 불확실성 평가를 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인할 것입니다. 이 두 가지 방법을 비교하면 DNN 모델이 더 빠르게 예측을 생성하지만 RNN 모델이 훨씬 더 나은 고품질을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 또한 RNN 기반 프록시 순환 모델은 훈련 정보 수집에 포함된 시간 이후의 시간을 예측할 수 있습니다. 두 기술 모두 계산 ti를 낮출 수 있습니다. 전체 물리 순환 시뮬레이터와 비교하여 100배나 더 나을 수 있습니다. 프록시 플로우 설계 애플리케이션의 예는 철저한 검색 배경 일치 연습에서 효율적으로 표시됩니다.

 

대안으로 BatchNorm 레이어를 GroupNorm 레이어55로 교체했으며 일관성을 위해 모든 버전에서 그렇게 했습니다. 마지막으로 ResNet-18 결과 레이어의 차원을 패치 차원과 바이너리 범주 요구 사항에 맞게 변경했습니다. 권장 방법은 침수 상황에 대한 구조에서 채널화된 이질적인 누출이 있는 SPE10 표준 저장 탱크 버전의 작은 부분과 큰 부분을 사용하여 테스트되었습니다. 소규모 모델에는 14,400개의 셀과 8개의 웰이 포함되는 반면 대규모 모델에는 528,000개의 셀과 53개의 웰이 5개 지점 패턴으로 저장소 전체에 퍼져 있습니다. 비즈니스 HFS(High-Fidelity Simulator)에서 300개의 시뮬레이션을 생성하여 프록시 설계를 교육합니다. E2C와 E2CO 모두 소규모 및 대규모 탱크 버전 모두에 대해 HFS에서 얻은 검사 정보와 비교할 때 적절한 오류가 있는 상태 변수의 정확한 견적을 제공합니다.

 

데이터세트는 전이가 있거나 없는 림프절의 주석이 달린 전체 슬라이드 사진 1399장에서 비롯되었습니다. 5개의 다양한 임상 센터에서 슬라이드를 수집하여 다양한 일련의 사진 모양과 염색 변형을 다루었습니다. 전체 209개의 WSI는 모든 전이에 대해 깊이 있는 손으로 그린 모양을 가지고 있습니다. 이 연구를 위한 고객 데이터는 4개 시설에서 주석이 달린 209개의 WSI 중에서 WSI를 선택하여 Camelyon-17에서 생성되었습니다(그림 7의 예제 패치 참조). 제공된 의견을 활용하여 WSI에서 정상 및 종양 함유 반점을 모두 추출했습니다. WSI에서 512 × 512 픽셀 패치를 제거하고 제공된 메모를 기반으로 각 지점에 이진 레이블(건강/종양 포함)을 지정했습니다.

 

Forgerock Openig: 문서 데이터 소스에서 자격 증명 얻기

 

매우 관리되는 도메인 이름에서 여러 기관의 협업을 위해 만들어졌으며 효율적인 상호 작용을 통해 측정 가능한 개인 정보 보호를 보장합니다. 롤대리 5(오른쪽)는 DP-SGD의 슬로프 클리핑 및 사운드 향상이 있거나 없는 다양한 훈련 기술의 검사 정밀도를 보여줍니다. 분명히, 개인 정보 보호 제한이 없을 때 모든 접근 방식이 일상적인 교육을 능가할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 DP-SGD를 사용하면 FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 기술의 성능이 저하되며 루틴 교육보다 훨씬 더 나쁩니다. ProxyFL-private은 DP-SGD로 구성된 경우 성능 저하가 가장 적고 Joint 훈련의 상한선에 가장 근접합니다. 이 작업에서 생각하는 기본 응용 분야는 전산 병리학입니다.

 

다양한 짧은 기사에서 대규모 전산 병리학 작업을 접할 때 개인 정보 보호 FL에 대한 요구 사항을 강조했습니다. Li et al. 31 및 또한 Ke et al. 32는 의료 사진 확대 및 분할에 FL을 사용했습니다. 그들의 접근 방식은 DP 구조에서 처리된 분별력 있는 가중치 업데이트를 집계하기 위해 중앙 서버를 활용했지만 교육 절차에 사용된 전체 개인 정보 보호 예산 계획을 나타내지는 않았습니다. Li et al. 33뿐만 아니라 Lu et al. 34개는 FL을 사용하여 의료 사진 범주 모델을 구축했으며 개인 프라이버시를 위해 버전 가중치에 사운드도 포함했습니다. 그럼에도 불구하고 버전 가중치에는 무한한 수준의 민감도가 있으므로 이러한 전략으로는 의미 있는 DP 보장이 달성되지 않습니다. Addisson Salazar는 박사 학위를 받았습니다. 2011년 Universitat Politècnica de València에서 전기 디자인으로 학사 학위를 받았습니다.