在CNN 和 LSTM 上的测试结果,其中 LSTM 的任务是在莎士比亚全集上预测 论文测试了大量情况下的准确率、loss 值变化。 本地每次训练的轮数E不能设得很大,否则可能难以收敛。
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 ...
在PaddlePaddle 2.3中，基于联邦学习实现FedAvg算法的过程主要包括以下几个步骤：初始化模型参数：Server端：首先，Server端需要初始化一个全局模型，并将这个模型的参数分发给所有的Clients。Clients端本地训练：数据加载：每个Client利用本地数据进行模型训练。这些本地数据不会上传到Server，保证了数据的隐私...
通过阅读Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data与Robust and Communication-Efficient Federated Learning from Non-IID Data两篇论文,复现FedAvg与STC算法,完成LSTM模型+ Shakespeare数据集的字符预测任务 - zhongjian-zhang/Feder
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...
又发现没有中文的 FedAvg 算法(联邦学习里的基本算法) 最简单的代码实现,跑到 Github 找了好几个开源代码后整理了一个新手专用版。之后又觉得新手入门不知道该读什么内容,甚至在 Github 创建了个联邦学习文章分类和必读系列,现在好像都快100的 star 了,也很开心哈哈哈哈。然后就是整理了全流程做了个联邦学习入门...
\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。