工作第一篇

    自己的博士生涯已经开始一个学期了,这半年来,对自己没有怎么严格的要求,一方面想这学期要学习几门课程,另一方面想过渡下,思考下如何度过博士四年的生涯的问题。再加上对导师等方面的些许失望,另外挺喜欢Dota的,就没有取得很大的进展。老师对我的状态很不满意,因此,花了几天时间思考了下,认为很多方面我无法改变,唯一可以改变的就是自己的心态。因此,我决定开始认认真真的做研究了。

    我准备尽量的将每天的收获都通过日志记录下。或许,等我博士毕业的时候,能够取得长足的进步。

### 联邦学习与机器视觉的第一篇论文 联邦学习(Federated Learning, FL)是一种分布式机器学习技术,允许模型在不共享数据的情况下通过聚合本地更新来训练全局模型。而机器视觉领域涉及图像和视频的理解与处理。尽管两者结合的研究近年来迅速发展,但追溯到最早的开创性工作可以发现一篇具有里程碑意义的文章。 最早将联邦学习应用于机器视觉领域的研究之一是由 McMahan 等人在 2017 年发表的一篇文章[^3]。该文章首次提出了联邦平均算法(FedAvg),这是联邦学习的核心方法之一。虽然这篇论文主要关注的是移动设备上的文本预测任务,但它奠定了联邦学习的基础理论框架,并启发了许多后续针对计算机视觉场景的工作。 随后,在更具体的机器视觉方向上,Konečný et al. 的研究进一步探索了如何利用联邦学习解决图像分类等问题[^4]。这些早期尝试表明,即使是在资源受限的环境中,也可以有效实现高质量的视觉识别性能。 值得注意的是,“第一篇”严格定义可能因具体应用场景不同而有所变化。如果需要更加精确的时间线或者特定子领域的起源,则建议查阅 IEEE Xplore 或 ACM Digital Library 中的相关索引数据库以获取权威记录。 ```python import tensorflow_federated as tff from tensorflow.keras import layers, models def create_model(): model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) return model federated_model = tff.learning.from_keras_model(create_model()) ``` 上述代码片段展示了基于 TensorFlow Federated 实现的一个简单卷积神经网络架构,用于演示联邦学习环境下的机器视觉建模过程。
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