人工生成的 Non-IID 数据集:为了获得并研究 Non-IID 数据集,McMahan[1]等人通过划分 MNIST 数据集,将其构造成 Non-IID 形式,并证明了 FedAvg 在更多轮 Round 后也能保持 99% 的准确率。类似的工作[2]还有将CIFAR-10极端地划分为十个 client 进行研究。Yurochkin[3]等人以及 Hsu[4]等人通过研究狄利克雷...
联邦学习Non-IID特点导致的问题 模型收敛困难:当本地数据的分布不同或者数据质量差异较大时,全局模型的收敛可能会受到影响,因为不同设备的本地模型更新可能不容易合并。 性能不稳定:由于非IID数据分布,全局模型可能在某些设备上表现良好,但在其他设备上表现较差,导致性能不稳定。 Non-IID经常伴随着异构性这三个字一...
非数据独立同分布(Non - Independent Identically Distribution,Non-IID) Non-IID的意思即数据之间非独立,或者非同分布。但现实数据一般都是独立的。数据与数据之间都是独立的,但不满足同一个分布。 实场景中不同设备的数据的质和量都不尽相同,数据很难满足 IID 的前提假设。 值得一提的是,现在的研究也开始着眼于...
联邦学习环境中，数据集的非独立同分布（non-IID）特性至关重要。这种不均匀性体现在三个主要方面：特征分布倾斜、标签分布倾斜和数据量分布倾斜。特征分布倾斜意味着不同客户端的数据可能具有不同的特征，但对应同一标签。例如，用户a和b分别拥有柴犬和柯基，或者a有各种狗而b只有哈士奇，虽然特征各异，...
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...
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，导致训练集与测试集间分布不一致。例如，10...
这部分介绍了一种基于迪利克雷分布的Non-IID数据的生成方法,把10个类别当作一个categorical distribution类别分布p,然后利用参数为 的迪利克雷分布生成每个客户端的分布q, 越大,客户端的分布与基分布约i相似,当趋于无穷大的时候,变为同分布; 越小,非独立同分布程度越高,当等于0时,每个客户端只有一个类别的数据。
Non-IID数据可能包含不同的分布,可能需要分类或聚类来分组。你可能需要将数据分为多个子集: # 假设我们根据某个列的值进行分类grouped=data.groupby('category')# 将每个组的数据存储在列表中grouped_data=[groupforname,groupingrouped] 1. 2. 3. 4. ...
在机器学习和数据科学中,独立同分布假设是指样本中的所有数据是相互独立的且来自相同的概率分布。然而,在实际情况中,这种假设往往是不符合实际的。例如,在协同过滤(collaborative filtering)中,用户对物品的评分数据不满足独立同分布假设,因为同一用户对不同物品的评分往往具有一定的关联性。 非独立同分布数据在许多机器...
# 实现“机器学习中的非独立同分布(Non-IID)” 在机器学习中,数据的分布通常被假设为独立同分布 (IID)。然而,现实世界中的数据往往是非独立同分布(Non-IID)的,例如在医疗、金融等行业中。这种情况下,我们需要采取不同的策略来处理这些数据。本文将指导你如何实现机器学习中的Non-IID数据,整个流程分为以下几个步...