二、联邦平均算法(FedAvg) 联邦平均算法(FedAvg)是联邦学习的核心算法之一,由McMahan等人在2017年提出。其通过本地模型更新的加权平均来实现全局模型的更新,极大地简化了联邦学习的实现。 2.1 FedAvg的核心思想 FedAvg算法的关键步骤包括: 全局模型初始化:中央服务器初始化全局模型参数 ( w^0 )。 分发模型:服务器将...
算法1:FederatedAveraging算法(FedAvg)。 K个客户端编号为k;B,E,η分别代表本地的minibatchsize,epochs,学习率learningrate 服务器执行: 初始化w0 for每轮t=1,2,...,do m←max(C⋅K,1)//C为比例系数 St←(随机选取m个客户端) for每个客户端k∈St同时do ...
@文心快码fedavg算法实现 文心快码 FedAvg(Federated Averaging)是一种经典的联邦学习算法,其核心思想是通过在多个客户端上分别训练模型,然后将这些局部模型更新平均化来更新全局模型,从而保护用户数据隐私的同时进行协同建模。下面我将从基本原理、数据集准备、客户端更新、服务器端聚合和测试验证五个方面详细介绍FedAvg算法...
loss←得到该客户端训练后的权重和损失(5)if聚合所有客户端:w_locals[idx]=copy_deepcopy(w)else:w_locals.append(copy_deepcopy(w))(6)对w_locals使用FedAvg算法,更新全局权重w_glob# w_glob = FedAvg(w_locals)
如何在Paddle2.3中优化FedAvg算法的性能? 1. 联邦学习介绍 联邦学习是一种分布式机器学习方法,中心节点为server(服务器),各分支节点为本地的client(设备)。联邦学习的模式是在各分支节点分别利用本地数据训练模型,再将训练好的模型汇合到中心节点,获得一个更好的全局模型。 联邦学习的提出是为了充分利用用户的数据特征...
FedAvg算法的关键步骤包括: 全局模型初始化:中央服务器初始化全局模型参数 ( w^0 )。 分发模型:服务器将全局模型发送给所有客户端。 本地训练:每个客户端在本地数据上进行若干轮训练,更新模型参数。 上传更新:客户端将本地模型更新发送至服务器。 全局聚合:服务器按权重对客户端的模型参数进行加权平均,更新全局模...
FedAvg算法在实现联邦学习的同时，有效地保护了参与者的数据隐私。具体来说，数据隐私保护主要通过以下两个方面实现：本地更新：FedAvg使得本地参与者只需将更新的模型参数发送回中央服务器，而不需要传输原始数据。这样，参与者的原始数据得到了隐私保护，不会暴露给其他参与者或中央服务器。受限通信：FedAvg中的通信主要...
泛化性强:FedAvg算法通过全局模型聚合,利用所有设备上的本地数据训练全局模型,从而提高了模型的精度和泛化性能。 FedAvg的缺点 尽管FedAvg具有许多优点,但它仍然存在一些缺点: 需要协调:由于需要协调多个本地设备的计算,因此FedAvg需要一个中心化的协调器来执行此任务。这可能会导致性能瓶颈或单点故障。
横向联邦FedAvg算法 1. 简介 1.1 横向联邦定义 横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习(Sample-Partitioned Federated Learning或Example-Partitioned Federated Learning),可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景。
何为FedAvg算法 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。 FedAvg联邦平均算法的优势: ...