FATE —— 2. NN Modules

在FATE-1.10中，整个NN框架被重新设计用于高度可定制的机器学习。使用此框架，您可以创建自己的模型、数据集、培训器和聚合器，以满足您的特定需求。本教程向您介绍我们的全新框架。通过下面的链接，您可以一步一步地学习如何使用我们的Homo&Hetero（水平和垂直）NN。请注意，本教程基于独立版本，如果您使用的是集群版本，则可能需要分别在每一方部署代码/数据。

1.快速入门

为了熟悉FATE-NN和管道，我们建议您完成这两个快速入门教程。如果您使用的是表格数据，并且不需要任何自定义，那么这些教程应该足以满足您的需要

Homo-NN快速入门：二进制分类任务

Hetero-NN快速入门：二进制分类任务

2.Homo-NN定制

2.1数据集

在PyTorch中自定义数据集类似于使用内置的PyTorch数据集类。在本章中，我们将使用一个简单的图像分类任务-MNIST手写识别数据集-作为示例，演示如何在FATE中自定义和使用自己的数据集。

• 自定义数据集

• 使用FATE内置数据集

2.2损失函数

在本节中，我们将向您展示如何自定义损失函数

• 自定义损失函数

2.3模型

在FATE 1.10中，您可以通过子类nn.Module创建PyTorch模型。使用上一章中的示例，我们将演示如何在FATE中开发、部署和使用更复杂的模型。

• 自定义模型

2.4培训师（Trainer）

为了向您展示如何开发自己的Trainer，这里我们尝试开发一个简单的Trainer来实现FedProx算法（这只是一个示例，请不要将其用于生产）。此外，我们还将向您展示如何使用TrainerBase附带的界面来保存模型、设置检查点、输出预测结果，以及使用该界面在FateBoard上显示一些数据。

• 定制培训师以控制培训过程

• 使用FATE接口

2.5聚合器

• 开发聚合器：介绍基础知识

3.Hetero-NN定制

3.1数据集

• 自定义数据集

3.2顶部模型、底部模型和交互层&损失

• 使用CustModel设置顶部、底部模型

4.高级示例

这里我们提供了一些使用FATE-NN框架的高级示例。

Resnet分类（Homo NN）

• 联邦Rensnet关于CIFAR-10的培训

推荐模型（Homo NN）

• Criteo上的联合经典CTR模型培训

使用Bert（Homo NN）的联合文本分类

• 使用冻结参数Bert进行情绪分类

垂直分割异构数据训练（Hetero NN）

• 联合任务，来宾使用图像数据，主机使用文本数据