Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Bài kiểm tra học tập liên kết

Áp dụng các bản cập nhật mô hình liên kết, tính trung bình có trọng số và tổng hợp an toàn, bao gồm cả lý do tại sao việc lưu giữ bản ghi thô cục bộ không phải là sự đảm bảo hoàn toàn về quyền riêng tư.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanHọc liên kết
Câu hỏi 1 của 8

Học tập liên kết đào tạo một mô hình dùng chung mà không tập trung dữ liệu người dùng như thế nào?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Học tập liên kết đào tạo một mô hình dùng chung mà không tập trung dữ liệu người dùng như thế nào?
    • Huấn luyện một mô hình bằng cách tải dữ liệu thô của mọi người lên máy chủ trung tâm
    • Chỉ sử dụng dữ liệu tổng hợp và không bao giờ sử dụng dữ liệu thực
    • Huấn luyện mô hình dùng chung bằng cách gửi các bản cập nhật mô hình thay vì dữ liệu thô đến máy chủ
    • Chạy vĩnh viễn một mô hình riêng biệt, không liên quan trên mỗi thiết bị
  2. Thuật toán tính trung bình liên kết (FedAvg) làm gì trên máy chủ?
    • Xóa tất cả các mô hình khách hàng
    • Tính trung bình các cập nhật trọng lượng từ khách hàng, thường được tính theo lượng dữ liệu
    • Gửi dữ liệu thô trở lại cho khách hàng
    • Tự đào tạo mô hình hoàn toàn
  3. Sản phẩm nào nổi tiếng sử dụng phương pháp học tập liên kết để cải thiện khả năng dự đoán?
    • Bộ lọc email thư rác trung tâm
    • Một vệ tinh thời tiết
    • Một bảng điều khiển trò chơi điện tử
    • Bàn phím Gboard của Google
  4. Why might a hospital collaboration investigate federated training?
    • It can train through local computations without centrally pooling patient records
    • It automatically makes all sharing legally compliant
    • It removes every risk of revealing patient information
    • It requires no evaluation of the resulting model
  5. Tại sao chỉ cập nhật mô hình không tự động hoàn toàn riêng tư?
    • Cập nhật luôn có tiếng ồn ngẫu nhiên
    • Các bản cập nhật vẫn có thể rò rỉ thông tin về dữ liệu cơ bản
    • Cập nhật chứa dữ liệu thô không thay đổi
    • Cập nhật không thể được gửi qua mạng
  6. Dữ liệu 'không phải IID' gây ra vấn đề gì trong học tập liên kết?
    • Tất cả các thiết bị đều có dữ liệu giống hệt nhau nên không học được gì
    • Máy chủ hết bộ nhớ ngay lập tức
    • Người mẫu chỉ có thể học hình ảnh
    • Sự phân bố dữ liệu của những người tham gia khác nhau rất nhiều, khiến việc tính trung bình trở nên khó khăn hơn
  7. Two FedAvg clients return scalar weights 0 and 10 after using 1 and 3 training examples. What is the data-weighted average?
    • 7.5
    • 5
    • 10
    • 2.5
  8. What does a successful secure-aggregation protocol aim to reveal to the federated server?
    • Every client’s raw training record
    • Only a participant’s device password
    • The aggregate update rather than each participant’s individual value
    • A complete guarantee against all information in the aggregate