第一列,可以看出,在数据分布为IID的情况下,FedProx的收敛速度和最终结果不如FedAvg,文章中解释原因为在IID的情况下,FedProx包含部分本地工作没有带来大的改善。 第二、三和四列,可以看出,在数据分布为non-IID的情况下,相比FedAvg,FedProx存在优势。 第一列,可以看出,在数据分布为IID的情况下,FedProx的收敛速度和最...
II. FedProx 为了缓解上述两个问题,本文作者提出了一个新的联邦学习框架FedProx。FedProx能够很好地处理异质性。 定义一: 所谓\gamma inexact solution:对于一个待优化的目标函数 h(w;w_0) ,如果有: ||\nabla h(w^*;w_0)|| \leq \gamma ||\nabla h(w_0;w_0)|| 这里\gamma \in [0,1] ,我...
FedProx算法伪代码: 1. 模型定义 客户端的模型为一个简单的四层神经网络模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -*- coding:utf-8 -*- """ @Time: 2022/03/03 12:23 @Author: KI @File: model.py@Motto: Hungry And Humble """ from torch import nn class ANN(nn.Module)...
这是SCAFFOLD论文中做的对比实验,看起来FedProx没有达到宣称的效果。 需要的迭代轮数,SCAFFOLD是最快的。这是SCAFFOLD论文中做的对比实验,看起来FedProx没有达到宣称的效果。
fedprox tensorflow federated (TypeError: cannot unpack non-iterable LearningProcessOutput object) iterative_process = tff.learning.algorithms.build_unweighted_fed_prox( model_fn, proximal_strength= 0.5, client_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01), server_optimizer_fn=lambda:...
pytorch federated-learning privacy-preserving-machine-learning pytorch-implementation fedavg fedprox Updated Aug 12, 2020 Jupyter Notebook ysyisyourbrother / Federated-Learning-Research Star 24 Code Issues Pull requests An implementation of federated learning research baseline methods based on FedML-cor...
(1) significant variability in terms of the systems characteristics on each device in the network (systems heterogeneity), and (2) non-identically distributed data across the network (statistical heterogeneity). In this work, we introduce a framework, FedProx, to tackle heterogeneity in federated ...
联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架,FedProx以解决联邦网络的异构性(统计异构 系统异构)。FedProx可以看作是FedAvg的泛化、重构。 对于非独立分布(统计异质性)的训练数据,框架提供收敛性保证(统计异构);允许每个参与的设备执行可变数量的工作(系统异构性)来遵守设备...
这一节主要介绍如何使用FLGo来实现自己的idea。这里首先关注的是本地训练阶段有所变化的算法(如FedProx,MOON等),这类算法在联邦学习中是极为常见的,因为联邦学习中用户数据分布通常是non-IID的,导致本地训练容易越走越偏。下面从FedProx入手,讲解如何使用FLGo复现该算法。
1、我们提出了一个用于异构网络的联合优化框架,即FedProx,它包含了FedAvg。为了描述FedProx的收敛行为,我们在网络中引用了一个设备不相似性的假设。最后,我们证明了我们的理论假设反映了经验性能,并且当数据在设备间异质化时,FedProx可以比FedAvg提高收敛的稳健性和稳定性。