论文地址:Federated Learning with Non-IID Data 一、 Introduction 介绍 这部分内容先是介绍了FL的由来和发展,简单介绍了Fedavg算法(不了解的小伙伴需要看一下2016年谷歌那篇论文,流程比较简单),说明了一下FL通信的问题和研究,最后引出了FL的Non-IID问题,在一些特定的Non-IID数据集上Fedavg是可以收敛的,但是其他情...
FedBN(FedBN: Federated Learning on Non-IID Features via Local Batch Normalization) 期刊:ICLR 2021 针对场景、问题: 与其他客户端相比,本地客户端存储的示例具有不同的分布,将其表示为特征转移的非IID分布。 但是这种非IID分布区别于客户端漂移(client shift)的异构标签(heterogeneous label)分布,而是在不同的...
Agent 是一个位于联邦学习系统之上的智能决策层,它通过观察当前系统的状态(例如设备状态、网络条件等)来选择合适的客户端设备参与下一轮联邦训练。 它并不是某个具体的客户端设备,而是一个全局管理者,负责在系统级别优化联邦学习的资源分配和性能。 与客户端的关系: Agent 的行动(Action)是选择客户端设备参与训练。...
Federated Learning with 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 Learning with Non-IID Data Abstract 联邦学习支持边缘受限的计算设备(例如移动电话和物联网设备)在保持训练本地数据的同时共享模型。用去中心化的方法训练模型保障了隐私 ...
To this end, we propose a novel approach, DAFL, for Dual Adversarial Federated Learning, to mitigate the divergence on latent feature maps among different clients on non-IID data. In particular, a local dual adversarial training is designed to identify the origins of latent feature maps, and ...
1.1 Overcoming Forgetting in Sequential Lifelong Learning and in Federated Learning 联邦学习问题和另一个被称为终身学习的基本机器学习问题(以及相关的多任务学习)之间有着很深的相似性。在终身学习中,挑战是学习任务A,并使用相同的模型继续学习任务B,但不要“遗忘”,不要严重影响任务A的性能;或者一般来说,学习...
联邦学习(Federated Learning)学习小记 联邦学习 设计目标与框架 在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习 例如两公司要联合训练一个AI框架,但是又无法直接进行数据交换,可以使用联邦学习来建立模型。更广泛的模型就是通过众多的...
This is the PyTorch implemention of our paperFedBN: Federated Learning on Non-IID Features via Local Batch NormalizationbyXiaoxiao Li,Meirui Jiang, Xiaofei Zhang,Michael KampandQi Dou Abstract The emerging paradigm of federated learning (FL) strives to enable collaborative training of deep models on...
This is the code of paperFederated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study. This code runs a benchmark for federated learning algorithms under non-IID data distribution scenarios. Specifically, we implement 4 federated learning algorithms (FedAvg, FedProx, SCAFFOLD & FedNova), 3 typ...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)在建模图数据方面具有优越性,而联邦学习(Federated Learning)使得客户端能够在分布式环境中训练强大的GNN模型,而无需共享私有数据。然而,在联邦系统中存在一个核心挑战,即非独立同分布(Non-IID)问题,这个问题在现实世界的图数据中也普遍存在。