心中默念“输入特征,输出标签”,你就明白前四种Non-IID分布啦。第五种更简单啦,即不同客户拥有不同的数据量。 在传统的机器学习中,通常假设训练数据是独立同分布的(IID),这意味着每个数据样本都是独立地从相同的概率分布中抽取的,因此样本之间是相互独立的且具有相同的分布特性。 但在联邦学习中,由于数据存储在不...
IID是数据独立同分布(Independent Identically Distribution,IID),显然,Non-IID意思就是数据之间非独立,非同分布。 IID指:输入空间X的所有样本服从一个隐含未知的分布,训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。在概率论与统计学中,独立同分布是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同,且这些随机变量互相独立...
同分布与独立在统计学领域作为研究样本生成或挑选样本的假设。独立同分布(IID)意味着所有样本点从同一未知隐含分布独立抽取。而非独立同分布(Non-IID)则表示样本之间存在依赖关系或分布在不同。IID假设简化了数学计算,便于模型构建与参数估计。在训练数据具有充分代表性的前提下,该假设能减少过拟合风险...
今天探讨非独立同分布(non-iid)数据的概念。在概率论与统计学中,独立同分布(iid)意味着一组随机变量独立且概率分布相同。在机器学习领域,iid假设是传统有监督学习研究的重要前提。以cifar-10数据集为例,若均匀划分数据集,训练集与测试集间满足iid。但在实际操作中,非iid数据集可能来源于不同来源...
[train_data, test_data]) # 我们让每个client不同label的样本数量不同,以此做到Non-IID划分 client_idcs = dirichlet_split_noniid( labels, alpha=dirichlet_alpha, n_clients=n_clients) # 展示不同label划分到不同client的情况 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.hist([labels[idc]for idc in client_...
在博客《分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系》中我们提到论文[1]联邦学习每个client具有数据不独立同分布(Non-IID)的性质。 联邦学习的论文多是用FEMNIST、CIFAR10、Shakespare、Synthetic等数据集对模型进行测试,这些数据集包括CV、NLP、普通分类/回归这三种不同的任务。在单次实验时,我们对原始数据集进...
该论文是麻省理工学院MIT的人工智能实验室CSAIL和谷歌研究院的成果,在图像分类任务中,对FL的非独立同分布数据的影响做了比较细致的实验。 主要内容: 1、基于迪利克雷分布,提出了一种FL中Non-IID数据的生成方法; 2、对不同程度的Non-IID数据下,进行了较多的对比试验,研究客户端数据量、本地迭代轮数、学习率等参数...
Non-IID-GNN 的基本思想是过在图的结构信息上应用 adaptor network来逼近图gi的分布信 息,这些信息作为适配参数,为gi适配每个 GNN block ,适配后的 GNN 模型GNNi可以 看作是gi的一个 specific graph classification model (直觉上可以理解为每个 Adaptor Network 学习一个图数据中可能存在一类图结构即图数据的一类...
然而,在真实世界中样本数据相关性(inter-dependent)几乎无处不在,非同源数据/标签的分布也可能具有不同的概率分布,这些数据都遵循非独立、同分布(Non-IID)。 在一些场景中,直接应用已有机器学习算法基于 Non-IID 数据完成模型训练,由于算法本身的先进性训练结果仍然较好。但对于某些应用场景,基于现有的机器学习算法和...
Non-IID,即非独立同分布,非独立,即两个或多个随机变量之间存在一定程度的相互关联或相关性,一个...