如果数据为 Non-IID,F_1,...,F_N 的最小加权平均值不等于 F 的最小值,则一次平均值不再适用。因此 Non-IID 情况下 E 的最大值为 Omega(sqrt(T))。 b. 参数 K 的影响 对于IID 数据,FedAvg 的收敛速度随着 K 的增加而显著提高。然而,在 Non-IID 情况下,收敛速度对 K 的依赖性较弱。在实际应用...
如果数据为 Non-IID,F_1,...,F_N 的最小加权平均值不等于 F 的最小值,则一次平均值不再适用。因此 Non-IID 情况下 E 的最大值为 Omega(sqrt(T))。 b. 参数 K 的影响 对于IID 数据,FedAvg 的收敛速度随着 K 的增加而显著提高。然而,在 Non-IID 情况下,收敛速度对 K 的依赖性较弱。在实际应用...
defforward(self,x):for(i,linear)inenumerate(self.linears):x=linear(x)print("layer:{}, std:{}".format(i+1,x.std()))iftorch.isnan(x.std()):breakreturnx definitialize(self):a=np.sqrt(1/self.neurals)forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Linear):nn.init.uniform_(m.weight.data...
然后从t=T到t=1执行反向去噪过程：x_{t-1} = \sqrt{\alpha_{t-1}}(\frac{x_t - \sqrt{1...
图1. 显示随机和固定效应的混合效应模型 图1 中给出一个典型的医疗领域 Non-IID 数据混合效应示例,与病人相关的数据保存在不同医院中,每个病人针对不同的病情有具体的病历记录数据,这些数据遵循非独立同分布(Non-IID)。使用 x 表示数据特征,y 表示数据分类标签,针对分类问题计算 y 的经典后验概率模型为广义线性...
D=argmin D SQRT(SUM(i,j,(x (i) j -r(x (i)) j )) 2 )subject to D T D=Il。推导寻求D算法,l=1,D是单一向量d。简化D为d,问题简化。d=argmin d SUM(i,||x (i) -dd T x (i) || 2 2 )subject to ||d|| 2 =1。最美观方式。标量d T x (i) 放在向量d右边。标量放在...
图1. 显示随机和固定效应的混合效应模型 图1 中给出一个典型的医疗领域 Non-IID 数据混合效应示例,与病人相关的数据保存在不同医院中,每个病人针对不同的病情有具体的病历记录数据,这些数据遵循非独立同分布(Non-IID)。使用 x 表示数据特征,y 表示数据分类标签,针对分类问题计算 y 的经典后验概率模型为广义线性...
defbatch_rorm(x,gamma,beta): #x_shape:[N,C,H,W] results=0. eps=1e-5 x_mean=np.mean(x,axis=(0,2,3),keepdims=True) x_var=np.var(x,axis=(0,2,3),keepdims=True) x_normalized=(x-x_mean)/np.sqrt(x_var+eps) results=gamma*x_normalized+beta ...
sum(np.square(X[i] - self.X_train[j]))) # np是万能的 dists[i, :] = np.sqrt(np.sum(np.square(X[i] - self.X_train), axis = 1)) # 进阶版,axis=1: ::: -> :,0::: -> ... dists = np.sqrt( np.sum(X**2, axis = 1, keepdims = True) + np.sum(self.X_train...
emb.weight => nn.init.uniform_(a=-1e-4, b=1e-4) (Note ln0 of block0 is the layernorm for emb.weight) head.weight => nn.init.orthogonal_(gain=0.5*sqrt(n_vocab / n_embd)) att.receptance.weight => nn.init.orthogonal_(gain=1) att.key.weight => nn.init.orthogonal_(gain=0.1...