Federated Bayesian neural networks

Federated Martingale Posterior sampling improves Bayesian neural networks

研究人员推出了一种用于联邦贝叶斯神经网络的新型协议——联邦鞅后验（FMP）采样。该方法通过使用预测分布和重新拟合来解决大型模型中指定先验的难题。FMP采样允许客户端上传数据嵌入，使服务器能够集中运行预测采样器，从而避免了共享本地数据集的需要。在标准数据集上的实验表明，FMP的性能与集中式方法非常接近，并且与现有的共识方法相比，其校准性能有所提高。