原始论文中提出的FedAvg的框架为: 由于本文中需要利用各个客户端的模型参数来对服务器端的模型参数进行更新,因此本文决定采用numpy搭建一个四层的神经网络模型。模型的具体搭建过程可以参考上一篇文章:从矩阵链式求导的角度来深入理解BP算法(原理+代码),在这篇文章里面我详细介绍了神经网络参数的更新过程,这将有助于理解本文中的模型参数的
FedAvg是一种常用的联邦学习算法,它通过加权平均来聚合模型参数。FedAvg的基本思想是将本地模型的参数上传到服务器,服务器计算所有模型参数的平均值,然后将这个平均值广播回所有本地设备。这个过程可以迭代多次,直到收敛。 为了保证模型聚合的准确性,FedAvg算法采用加权平均的方式进行模型聚合。具体来说,每个设备上传的模型...
代码来源:GitHub - shaoxiongji/federated-learning: A PyTorch Implementation of Federated Learning http://doi.org/10.5281/zenodo.4321561 参考lokinko大佬的文章: lokinko:从零开始 | FedAvg 代码实现详解255 赞同 · 65 评论文章 没看懂代码,就问gpt和new bing这两位老师傅~ 总览 image-20230614155506480 main_...
联邦学习算法FedAvg详解及代码实现，通过加权平均聚合模型参数，实现分布式训练。这一范式在数据隐私和安全受限时特别有效，允许模型在本地设备上训练，无需集中数据。FedAvg的核心在于将本地模型参数上传至服务器，计算所有参数的平均值后广播回设备，通过迭代聚合，最终得到全局最优模型。为确保聚合准确性，Fed...
优化算法 针对分布式环境,我们需要采用一些特定的优化算法,比如FedAvg、FedProx等,以保证模型的训练效果和效率。联邦学习的优势 🌟 联邦学习可以解决数据中心化带来的问题,同时保护数据隐私。虽然在实现过程中需要注意一些细节,比如模型的聚合和隐私保护等问题,但它的优势还是很明显的。结语...
DICALab/基于梯度补偿的高效联邦学习框架 Overlap-FedAvg - 四川大学 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 main 分支(1) 标签(1) ...
models 里面有Fed.py 用来将模型平均实现 FedAvg、Net.py 定义不同的神经网络类型如 MLP、CNN等、test.py 将最后得到的模型效果拿来测试、update.py 用来定义本地更新的内容. utils 里面的options.py用来存放程序的一些超参数的值,方便在程序运行过程中直接调节(不理解的可以在后面看解释)、sampling.py用来对Non-...