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...
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。
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...
实际上,我们的研究包括非独立同分布性的基本概念,数据表达,数据离散化,对包括K-Means、Spectral Clustering、KNN、Decision Tree等基于IID假设的经典算法的改进,研究Non-IID集成学习、图像处理、计算机视觉、统计机器学习、模式发现、推荐系统、文本分析、关键词查询等【3】。非独立同分布学习涉及经典学习理论的各个方面,...
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...
1 病态不独立同分布(Non-IID)划分算法 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...
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...
『Federated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study』,非独立同分布数据孤岛的联邦学习:一项实验研究。 详细信息如下: 01 背景与引言 联合学习(FL)使多方能够在不交换本地数据的情况下协作地训练机器学习模型,其中一个关键和共同的挑战是各方之间的数据分布的异构性,即各方的数据通常是非独立且非...
联邦学习能够在不泄露数据隐私的情况下合作训练全局模型,但这种协作式的训练方式在现实环境下面临参与方数据非独立同分布(Non-IID)的挑战:模型收敛慢、精度降低的问题。许多现有的联邦学习方法仅从全局模型聚合和本地客户端更新中的一个角度进行改进,难免会引发另一角度带来的影响,降低全局模型的质量。提出一种分层持续...