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戴宇回忆起来,一个月前的叶方明也挺神经兮兮的。就是这段时间,莫名稳重了许多,让他们下意识的忽略了过去离谱且爱发疯的叶方明。只记得现在这个优秀又稳重的全能学霸叶方明。时间过得好快呐……看着窗外的景色,戴宇这才发现,已经马上要步入真正的秋季了。余下夏花两三瓣,云隙间窥得一丝蔚蓝。马上就要中秋了,他忽然想到。应该给爸爸买一个礼物的,这段时间离不开他对自己的照顾,然后坐在桌子上吃一顿大餐团团圆圆。一想到这,戴宇的嘴角就忍不住勾起一丝笑意。即将放假的前一周,几乎所有学生和老师的内心都充满了隐隐的期待,期待着美好假期的到来。有关于启布置的每周作业,叶方明也稍微有了一点头绪。正如宁溪给他的灵感,他打算直接使用联邦学习。联邦学习的方法有三种,分别是横向联邦学习,纵向联邦学习和联邦迁移学习。这三种方法运用场景不同,功能也不尽相同。在使用联邦学习前,必须要理解的一个概念是特征空间、标签空间、样本ID空间三者共同组成了训练数据集。训练数据集通俗来讲,就是来训练机器学习模型的数据集合。集合中包含了标签、特征、输入数据等各种信息,可以帮助准确预测新数据的标签或输出。横向联邦学习是基于样本的学习,也就是说,在多个数据集拥有相同的特征空间,但拥有不同的样本id空间。举个更简单的例子就是,不同地区的保险公司,他业务和同行不会有太大差别,但由于地区位置的限制,他们的客户之间不尽相同,客户之间很少会有重合的。纵向与横向刚好相反,样本ID空间相同,但特征空间不同。那么同理,这个应用场景则是同一地区的保险公司和银行。虽然都涉及到钱,但他们的业务是不一样的,但由于都在一个地区,他们的客户之间存在很多重合。尽管大家住在一个小区,但楼栋不同,门牌号也肯定不一样。但大家都会去小区门口的便利店买烟,也会去小区台球室打打台球。虽然便利店和台球室是两个完全不同的个体经济,但他们的客户都是这个小区的居民。至于最后一个联邦迁移学习,样本ID空间和特征空间这两个全都不一样。简单举例,就是比较不同小区的便利店和台球室。启给了叶方明银行的资料,让他作为银行来分析随机十个阳城本地人的是否有借贷能力。另外一个任务是随便编几个程序,能解决百万富翁问题就够了。说简单,那也挺简单。但叶方明打算把两个任务结合在一起。“……”看着几乎要走火入魔的叶方明,启真的很想提醒他一句:孩子,你想问题别想的那么复杂啊!非要钻牛角尖去思考那么复杂。虽然说用联邦学习,也是能构建的出来模型的,但在一个银行去分析本地区的情况下,实在是有点过于偏门……大材小用了。但看着叶方明好像真的能思考出来个什么东西的样子。启还是乖乖陷入了沉默,看着叶方明在纸上写写画画,又烦躁的把纸张揉成一团,扔在地上。随着时间的流逝,叶方明周围的纸张,都已经堆了好几摞的草稿纸。启踩着猫步走过去瞟了一眼。其实每张纸上写的东西都不多,也很简略,大部分都是步骤图和模型训练图。能看见叶方明很纠结,光是同一个图,他就画了好几遍,写写画画又绕了回来。“不对,不对……刚刚那张纸我扔在哪里去了?”叶方明忽然灵光一闪,着急的从桌子上站起来,到处翻着纸张,整个房间回响着翻纸的哗哗声。“去哪了,去哪了?”启无奈的摇摇头,用爪子踩在一张纸上,指了指。“这个?”叶方明立刻拿了起来,认认真真的看了好几遍,脸色忽然放松了不少。“对,就是它。”他坐在椅子上,伸了个大大的懒腰。“我的计划是,直接帮银行开发一个新系统,帮他们去评估用户的总资产和借贷能力。我提到联邦学习,是因为我考虑到银行如果想要用我的系统,那肯定不只是一个银行用,其他地区的同一银行也要用。当然,银行也可以用在和保险公司等企业的合作上。换个皮,我们还能把这个系统卖给其他人。”启震惊的嘴巴都合不上了。“您?”这孩子,是不是有点……怎么说呢。过于超前了?“怎么了?”叶方明疑惑。“没怎么,我只是觉得自己的教学方法应该修改一下了。”本来以为叶方明已经快被自己逼急了,它还担心学习压力太大影响心理和生理健康呢。没想到他只是嘴上说说,适应的倒是挺快。看来现在的学习压力还是不够重啊。是时候给叶方明这小子上点强度了。启坚信,这个世界上没有能学死的人。“现在只是单纯有了这个想法,但要真正开发出来,还是需要一段时间。”叶方明有些头疼。“没事,大不了我再调整一下实验室的时间流速,你写个一百年都没问题。”“一百年后我早凉透了。”叶方明眼角抽抽。“放心,实验室里你的时间不受影响,我有的是方法,顶多有点小副作用。”“什么副作用?”这是叶方明第一次听启说起副作用这件事。“顶多长不高,你怕个喵?”“……”你知不知道,对于一个青春期的男生来说,长不高有多恐怖吗?叶方明忽然觉得,他也要给这只猫上上强度了。“喂喂喂,你放心,身高这玩意,最后还得看基因,基因里矮那是真没救了,其他的你别担心,我有的是方法。”“呵。”叶方明冷冷的瞟了一眼心虚的启。他已经不想再对这只猫多说什么了。还是继续投入工作吧。喜欢腹黑学霸的巅峰日常()腹黑学霸的巅峰日常。
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