大多数关于合成的non-IID数据集的实证工作(例如[289])都集中在标签分布偏差(label distribution skew)上,在这种情况下,non-IID数据集是通过基于标签划分现有数据集的“平面”而形成的。为了更好地理解真实世界的non-IID数据集的性质,我们允许构建受控但真实的non-IID数据集,用于测试算法和评估它们对不同程度的客户端...
列表数据Tabular Data Adult(NIID-bench划分) Covtype(NIID-bench划分) RCV1(NIID-bench划分) 模拟数据Synthetic Data FCUBE(NIID-bench划分) LEAF-Synthetic(LEAF划分) 文献参考: NIID-bench划分:Federated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study FedAvg划分:Communication-efficient learning of deep ...
基于轨迹匹配数据集蒸馏的Non‑IID联邦学习方法和装置,其方法包括:步骤1:有N个参与方,每个参与方拥有的本地的数据分布和标签,客户端之间的数据分布不满足独立同分布;在客户端,每个客户端初始化其本地模型,并将给定模型架构的原始分类器替换为相同的ETF分类器;服
大多数关于合成的non-IID数据集的实证工作(例如[289])都集中在标签分布偏差(label distribution skew)上,在这种情况下,non-IID数据集是通过基于标签划分现有数据集的“平面”而形成的。为了更好地理解真实世界的non-IID数据集的性质,我们允许构建受控但真实的non-IID数据集,用于测试算法和评估它们对不同程度的客户端...