1)2009年的情况是,Fed model因为无风险利率的快速上行而回落(换言之股债性价比出现了下降),但从the rule of 20的角度上来看,2009年全年的通胀都处于历史低位,这对于股票市场而言是一个经济增长预期好+低通胀的绝佳环境,对股市的看法并不急于进行下调。( 2)2011年4月-10月的情况是,无风险利率全年的波幅不是很...
美联储估值模型(Fed model) Fed模型也称美联储模型或格林斯潘模型,由经济学家埃德·亚德尼(Edward Yardeni)于1997年提出,在国际上受到了普遍认可。 这个模型的思路非常简单,就是比对股票和债券的收益率,利用二者的差值,也就是风险溢价的概念,来确定当前点位的估值。原模型是将美国的标普500指数的盈利收益率和美国10...
What Is the Fed Model? The Fed model is amarket timingtool for determining whether the U.S. stock market is fairly-valued. The model is based on an equation that compares the earnings yield of theS&P 500with the yield on10-year U.S. Treasury bonds. The model was never officially endor...
联邦学习框架下的MoE(上)——FedMoE 论文标题是《FedMoE: Data-Level Personalization with Mixture of Experts for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning》,作者是Liping Yi, Han Yu, Chao Ren, Heng Zhang, Gang Wang, Xiaoguang Liu, 和 Xiaoxiao Li。论文提出了一种新型的联邦学习算法,名为Fed...
FedMix的主要特点与FedMoE(Federated Model with Mixture of Experts)在某些方面是相似的,因为它们都利用了MoE(Mixture of Experts)架构来处理联邦学习中的异质性问题。然而,FedMix和FedMoE在实现细节和目标上有所不同: 6.1.FedMix: FedMix通过在客户端训练一个固定的专家集合,并允许客户端根据其数据特性选择和训练...
model=CNN() 1.8.建立优化器 optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=stepsize) 1.9.导入初始状态 model.load_state_dict(base_model.state_dict()) <All keys matched successfully> 1.10.加模型和优化器加入模型列表 client_models.append((model,optimizer)) ...
model_weight_delta 1 -r 0 --momentum 0.0 --bs_trn 50 --bs_val 50 --lr 0.1 --learning_rate_decay 0.99 --optimizer sgd -elfs 0 --seed 0 --data_seed 0 -nlvp 0. -lvr 1. --baseline_model first_model --arch tf_cnn --softmax_client_weights --train_split 0.8 -fr 1.0 -nf...
上周,我们已经在ModelAts上实现了pytorch_fedamp_emnist_classification的环境配置,对样本数据结构以及pytorch_fedamp_emnist_classification需要的数据结构进行了简单地探索。让我们开始这周的学习。。。 1.数据探索 先让我们对数据进行一些更加详细地探索。
可以看到,所有客户端模型共享基本层(蓝色),然后由于数据分布的不同,不同客户端模型具有不同的个性化顶层。 2. 问题定义 参数定义: :客户端模型基本层数量。 :客户端模型个性化层数量。 :设备总数。 :基本层的激活函数。 :基本层权重矩阵。这里需要注意,基本层中不同层的权重矩阵可能具有不同的维度。
python main_resnet.py --data_name CIFAR10 \ --model_name resnet18 \ --control_name 1_100_0.1_non-iid-2_dynamic_a1-b1-c1-d1-e1_bn_1_1 \ --exp_name roll_test \ --algo roll \ --g_epoch 3200 \ --l_epoch 1 \ --lr 2e-4 \ --schedule 1200 \ --seed 31 \ --num_exp...