打破数据孤岛：联邦学习近期重要研究进展(23)
考虑一种迭代优化方法，给定 B^j，找到相应的最优分配，然后随机选取一个新的 j，直到收敛。本文对上式进行了数学计算并用 Hungarian 算法进行求解。下图 1 中总结了整个单层推理过程。
图25/49
图 1. 三个 MLPs 匹配的单层概率联邦神经匹配算法.
2）多层神经匹配
分析到目前为止，本文给出的模型可以处理任意宽度的单层神经网络，从理论上讲，该单层网络能够模拟逼近任何目标函数。下一步，通过定义从输出到输入（自上而下）的深度神经网络权值生成模型，本文将单层神经网络匹配扩展到对深度网络的匹配中。
令 C 表示多层网络结构中的隐层数量，L^c 表示第 c 层的神经元数量，L^(C+1)=K 为标签数量，L^0=D 为输入维度。在自上而下的方法中，全局原子不再是构成单个神经元隐层模型中的神经元的权重，而是来自神经元的输出权重的向量。
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