联邦平均(FedAvg)算法 实验 介绍 移动设备可以访问大量数据,其中许多是私密的。 通过在移动设备上联合训练模型,称为“Federated Learning”,可以在不集中存储数据的情况下实现更智能的应用,减少隐私和安全风险。 该方法的优势在于解耦模型训练与直接访问原始数据的需求,无需集中存储原始数据。 论文主要贡献包括:识别移动设...
然而,我们的主要重点是关于这个公式的理论评估,其中我们描述了Per-FedAvg的收敛性,以及该算法的参数对其性能的作用。 使用元学习和多任务学习来实现个性化并不限于MAML框架,还考虑了一个训练单个全局模型和局部模型的框架,为每个用户提供个性化的解决方案;以及另一论文作者提出了一种自适应联邦学习算法,该算法学习局部和...
FedAvg算法训练的卷积神经网络的精度可以显著降低,对于MNIST数据集高达11% 、对于CIFAR-10数据集达51% 、keyword spotting(KWS)数据集达55%。 了解决联邦学习...FederatedLearningwith Non-IID Data论文中分析了FedAvg算法在Non-IID数据时,准确率下降的原因。并提出共享5%的数据可提高准确率。 Federated ...
fedavg原理 FedAvg是一种分布式机器学习框架,允许多个用户同时训练一个机器学习模型。其基本原理是通过参与者之间的通信和模型聚合来实现全局模型的训练。具体来说,FedAvg包括以下步骤: 1.初始化全局模型:在第一个轮次之前,初始化一个全局模型,可以是一个神经网络或其他机器学习模型。 2.选择参与者:在每个轮次中,从...
从一开始发现知乎没有太多联邦学习相关内容(几乎全是介绍横向、纵向、联邦迁移,然后摆出杨强老师那本书的描述,内容高度同质化),然后自己开始啃《联邦学习》,之后又看了好几篇综述,有一些基本的浅显认知后开始尝试写阅读笔记,怕写不好还先选了 Dataset 和 开源库论文这类开始写起。
1.联邦学习在模型聚合采用的FedAvg算法,某些情况下有局限性,例如:no-iid样本。 2.客户端会有连接不上的情况,本文提出的办法可以解决客户数量鲁棒性问题。 3.本文针对no-iid,提出了策略。 二.策略及方法 1.针对no-iid数据,梯度更新采用的策略: 其中:N为客户端数量,P为权重(客户端样本多,权重大),W为为网络中...
\mathcal{I}_E 代表全局同步步骤,例如每次 local update 后都执行 global model aggregation: \mathcal{I}_E = \{nE|n=1,2,\dots\} ,如果 t+1\in\mathcal{I}_E ,则 FedAvg 调动所有 client 进行模型聚合: \mathbf{v}_{t+1}^k = \mathbf{w}_t^k - \eta_t\nabla F_k(\mathbf{w}_t^...
FedAvg 算法思想 代码实现 FedAvg.py 运行程序 options.py 运行时使用的一些参数 update.py 参数更新的部分 model.py 模型设计部分部分 运行 基于PyTorch 语法复现FedAvg 模型 本联邦学习模型是基于论文 : [Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data](arxiv.org/abs/1602.0562).实现。