Federated-Learning (PyTorch) Implementation of the vanilla federated learning paper : Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Experiments are produced on MNIST, Fashion MNIST and CIFAR10 (both IID and non-IID). In case of non-IID, the data amongst the users can...
Implementation of Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data - abedidev/Federated-Learning-PyTorch
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...
最后附上开源代码地址:GitHub - rruisong/pytorch_federated_learning: PyTorch Federated Learning [1] McMahan, Brendan, et al. "Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data."Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2017. [2] Li, Tian, et al. "Federated optimization i...
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架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”...
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架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”数据集和Pytorch来验证它所说的与框架无关的这个特性。
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...
code: https://github.com/CharlieDinh/FEDL_pytorch 编辑:古月 FEDL: 解决FL面临的数据异构和物理资源异构 假设:损失函数具有强凸性和光滑性 结论: 描述局部计算轮数和全局通信轮数的权衡 重新思考两个问题: ·1-User是否应该多花时间在每轮的本地训练上来达到更高的全局精度和少的通信轮数 ...
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架无关,Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包(他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 SciKit-Learn 的示例)所以我们将使用 SciKit-Learn 中包含的“iris”数据集和Pytorch来验证它所说的与框架无关的这个特性。
Step 01: Centralized Training with PyTorch Step 02: Federated Learning with Flower Start now 02 Use a federated learning strategy Preparation Strategy customization Server-side parameter evaluation Sending/receiving arbitrary values to/from clients