模型:前两者用的CNN模型和这篇Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data一样,最后一个的模型和 “Hello edge: Keyword spotting on microcontrollers,” arXivpreprint arXiv:1711.07128, 2017.一样 数据集划分:每个数据集划分为10份,对应十个客户端client(其实应该划分的份数比客户端...
论文地址:[2211.13009] Federated Learning on Non-IID Graphs via Structural Knowledge Sharing (arxiv.org) 发表会议:AAAI 2023(CCF A) 1.Introduction 大多数现有的GNN遵循集中训练原则,在训练之前需要将图形数据收集在一起。但是现在大量的图数据是从边缘设备生成的,可能包含用户的私有数据,传统集中式训练不适用于...
Machine learningDecentralized computationMIXTURESEXPERTSFederated learning refers to the task of machine learning based on decentralized data from multiple clients with secured data privacy. Recent studies show that quantum algorithms can be exploited to boost its performance. However, when the clients' ...
Federated Learning with Non-IID Data IID: 独立同分布 (idependently and identically distributed, IID) 论文链接 Abstract 联合学习使资源受限的边缘计算设备(例如移动电话和IoT设备)能够学习共享的预测模型,同时将训练数据保持在本地。这种去中心化的训练模型方法提供了隐私,安全性,监管和经济利益。在这项工作中,我...
Agent 的行动(Action)是选择客户端设备参与训练。选择的结果会发送到联邦服务器,服务器据此协调设备的实际训练。 客户端设备在这一流程中是被动的,它们执行服务器的指令进行模型训练,而不直接与智能体交互。 智能体的核心任务: 优化客户端选择: 在联邦学习中,并非所有客户端设备都适合参与每一轮训练(例如,可能有设备...
Error Threshold of SYK Codes from Strong-to-Weak Parity Symmetry Breaking 12 p. What is the origin of the JWST SMBHs? 11 p. URAvatar: Universal Relightable Gaussian Codec Avatars 28 p. Robust Gaussian Processes via Relevance Pursuit 12 p. EgoMimic: Scaling Imitation Learning via Egocentri...
如果想要“刻意地”地让不同客户端的类别和数量都不一样,属于“双重不均衡”划分,我们组也有师兄是做这个的,这里是论文链接:《FedGR: Federated Learning with Gravitation Regulation for Double Imbalance Distribution》[3],感兴趣的童鞋可以看下~据此,我们可以写出以下的划分算法:...
.[9]ChaiZ, Chen Y, Zhao L, et al. Fedat: A communication-efficient federatedlearning method with asynchronous tiers under non-iid data[J]. arXivpreprint arXiv:2010.05958, 2020.[10]ChenZ, Li D, Zhao M, et al. Semi-Federated Learning[C]//2020 IEEEWireless Communications and Networking ...
联邦学习(FederatedLearning)是一种新兴的机器学习技术,其特点是允许多个数据拥有者共同参与训练一个机器学习模型,而不需要将其原始数据集集中存储在同一个地方。然而,在现实生活中,由于种种原因,这些参与方所拥有的数据往往是Non-IID(非独立同分布)的,这就增加了联邦学习的难度和复杂度,甚至会导致模型的收敛效果减弱...
Federated Learning with Non-IID Data 论文笔记 /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...