/104632718 论文通过实验验证了,在non-IID数据中,使用FedAvg算法训练的模型会使准确率降低。 从图中可以看出在non-IID使用FedAvg算法训练的模型准确率有了明显的下降,但是对于IID...因为数据分布的不同。 FedAvg算法训练的模型准确率收到数据分布偏态性的影响。 研究方法:使用相同的初始化值训练模型,观察得到的权值的...
LG-FedAvg Results can be reproduced by first running the above commands for FedAvg and then running the following: MNIST python main_lg.py --dataset mnist --model mlp --num_classes 10 --epochs 200 --lr 0.05 --num_users 100 --shard_per_user 2 --frac 0.1 --local_ep 1 --local_bs...
学会忘记: 联邦学习法中的用户记忆消除(CS LG) 学会忘记:联邦学习中的用户级记忆消除是一种分散性的机器学习技术,在研究领域和现实市场都引起了广泛的关注。 然而,目前保护隐私的联邦学习方案只是为用户提供了一个安全的方式来贡献他们的私有数据,而没有留下一个方法来收回对模型更新的贡献。这种不可逆的设置可能会...
四、实验结果与分析 FedFed可以作为插件部署在现有联邦学习框架下,为了验证FedFed有效性,我们在四个广泛使用的数据集上进行了实验,并测试了不同客户端数量,不同non-IID程度,不同本地epoch次数以及几种主流的FL算法,包括FedAvg、FedProx、FedNova和SCAFFOLD。实验结果表明FedFed在提升模型性能和收敛速度具有显著效果。
FedFed可以作为插件部署在现有联邦学习框架下,为了验证FedFed有效性,我们在四个广泛使用的数据集上进行了实验,并测试了不同客户端数量,不同non-IID程度,不同本地epoch次数以及几种主流的FL算法,包括FedAvg、FedProx、FedNova和SCAFFOLD。实验结果表明FedFed在提升模型性能和收敛速度具有显著效果。