当前位置： 首页 > article >正文 联邦学习中的LoRA：FedLoRA article 2025/3/1 21:31:37 联邦学习中的LoRA：FedLoRA 联邦学习中的LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种用于在联邦学习场景下对大型语言模型进行低秩适应和高效微调的方法。以下是其原理及示例说明： 原理 低秩矩阵分解：在联邦学习中，通常会涉及到对预训练的大型模型进行微调以适应特定的任务或客户端的数据特点。LoRA的核心思想是通过低秩矩阵分解来近似表示模型微调过程中的权重更新量。假设预训练模型的权重矩阵为 W W W，在微调时引入两个低秩矩阵 查看全文 http://www.kler.cn/a/472743.html 相关文章： Gin 框架中间件原理 小程序开发-页面事件之上拉触底实战案例 Win32汇编学习笔记07.筛选器异常 nginx-配置指令的执行顺序！ Dart语言的网络编程 React中 Reconciliation算法详解 深度学习blog-深刻理解线性变换和矩阵 负载均衡技术【内网去外网运营商出口负载均衡】 Web3 社交革命：告别中心化，拥抱多元连接 Nacos注册中心微服务注册 如何在 Docker 中切换登录用户 前端笔记：路由 深度学习第三弹：python入门与线性表示代码 find 查找文件grep匹配数据 【Altium】AD使用智能粘贴功能把多个网络标签改成端口 Erlang语言的字符串处理 Visual CoT：解锁视觉链式思维推理的潜能 nginx 日志规范化意义及实现！ 【江协STM32】10-2/3 MPU6050简介、软件I2C读写MPU6050 PHP MySQL 读取数据
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