LG-FedAvg略读 技术标签:federated learningdeeplearning Think Locally, Act Globally:Federated Learning with Local and Global Representations略读 最大的贡献: server为part(后面)模型,只做汇总,不做训练。 client节点分成前后两个part,前后区分以server为区分点,只需要将后部分的parameter传给server(communication co....
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。
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。