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Federated Optimization in Heterogeneous Networks. Contribute to shangxinyi/FedProx development by creating an account on GitHub.
Paper: Federated Optimization in Heterogeneous Networks Code: github.com/TsingZ0/PFLl 编辑于 2024-06-20 14:28・IP 属地美国 内容所属专栏 Federated Learnings Federated Learnings 订阅专栏 分布式系统 隐私保护 联邦学习 赞同3添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论....
IV. 完整代码 完整代码及数据我放在了GitHub上:https://github.com/ki-ljl/FedProx-PyTorch,点击阅读原文即可跳转至代码下载界面。 项目结构: README文件: 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。 原始发表:2022-03-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 github git 开源 ...
但是对于 γ ,作者貌似没有具体说明怎么选择,只能去GitHub上研究一下源码再给出解释了。 IV. 总结 数据和设备的异质性对传统的FedAvg算法提出了挑战,本文作者在FedAvg的基础上提出了FedProx,FedProx相比于FedAvg主要有以下两点不同: 考虑了不同设备通信和计算能力的差异,并引入了不精确解,不同设备不需要训练相同的轮...
FedAvg算法就是在clients端进行多轮训练,然后server端对各个clients端的 w根据数据量占比进行聚合。算法流程如下: FedProx FedProx对clients端的Loss加了修正项,使得模型效果更好收敛更快: 其中clients端的Loss为: 所以每轮下降的梯度为: SCAFFOLD FedProx 与 SCAFFOLD都是用了一个全局模型去修正本地训练方向。
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,当损失减少时减少 。 但是对于 ,作者貌似没有具体说明怎么选择,只能去GitHub上研究一下源码再给出解释了。 IV. 总结 数据和设备的异质性对传统的FedAvg算法提出了挑战,本文作者在FedAvg的基础上提出了FedProx,FedProx相比于FedAvg主要有以下两点不同:
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