数据集拓展 在./federated/datasets下添加要添加的数据集读入代码,需要继承自./federated/datasets/dataset中的Data类。 Data类说明:构造函数传入的参数为绘图路径(该路径用于绘制使用狄利克雷分布切割后的数据集在客户端的分布) 成员变量train_set为训练集,validate_set为验证集(测试集)。成员函数train_loader传入alpha...
联邦学习(Federated Learning)是一种分布式学习方法,旨在保护用户隐私的同时,通过在设备上本地处理数据来进行模型训练。在本地训练之后,每个设备只会共享其模型参数的更新,而不是原始数据。以下是四个非常重要的联邦学习算法: FedAvg(Federated Averaging)[1]: FedAvg是一种基本的联邦学习算法,由Google于2016年提出。该...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
def__init__(self,name,epoch,dataset_id,model_name):"""Initialize the client k for federated learning.:param name: Name of the client k:param epoch: Number of local training epochs in the client k:param dataset_id: Local dataset in the client k:param model_name: Local model in the cl...
有许多联邦学习库可供选择,从在 GitHub 上拥有超过 1700 颗星的更主流的 Tensorflow Federated 到流行且注重隐私的 PySyft,再到面向研究的 FedJAX。下面表中包含流行的联邦学习存储库的参考列表。 在我们的演示中将使用 Flower 库。我们选择这个库的部分原因是...
有许多联邦学习库可供选择,从在GitHub上拥有超过 1700 颗星的更主流的 Tensorflow Federated 到流行且注重隐私的 PySyft,再到面向研究的 FedJAX。下面表中包含流行的联邦学习存储库的参考列表。 在我们的演示中将使用 Flower 库。我们选择这个库的部分原因是它以一种可访问的方式举例说明了基本的联邦学习概念并且它与框...
Federated learning is a privacy-preserving machine learning technique to train intelligent models from decentralized data, which enables exploiting private data by communicating local model updates in each iteration of model learning rather than the raw data. However, model updates can be extremely large...
更新日期截止2020年5月22日,项目定期维护和更新,维护各种SOTA的Federated Learning的攻防模型。Github 地址https://github.com/shanxuanchen/attacking_federate_learning 前言 联邦学习通过只对梯度的传输,可以在互不公开数据集的前提下训练模型。然后,也正是这种隐匿性,让Federated Learning非常脆弱,天然不得不在non-iid...
Federated Learning ( Tensorflow 版本) 写代码很重要。。。 Github:https://github.com/shanxuanchen/FLStudy 安装 pip install--upgrade tensorflow_federated// resultSuccessfully installed absl-py-0.9.0attrs-19.3.0... 这个过程非常久,我用光纤外挂着香港VPN,也下了2个多小时。
Federated Learning Papers Other topics Federated Learning Papers with Code Federated Learning Papers This GitHub repository contains an updated list of Federated Learning papers as of April 28, 2025. The resources are collected from various sources, including arXiv, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP,...