FedAvg

对比试验代码修改

一、Fedavg1、从Fedavg改成使用了clip模型，，，，，修改失败，因为clip模型出来的数据分成图像和文本，改不好，失败告终2、从fedclip修改成普通的Fedavgfedclip是使用了clip

萤石ym·2023-11-17 03:21

获取参数时args = parser.parse_args() args = args.dict用法

importargparseparser=argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,description="Block_FedAvg_Simulation

real小熊猫·2023-10-23 10:13

paddle2.3-基于联邦学习实现FedAVg算法

目录1.联邦学习介绍2.实验流程3.数据加载4.模型构建5.数据采样函数6.模型训练1.联邦学习介绍联邦学习是一种分布式机器学习方法，中心节点为server（服务器），各分支节点为本地的client（设备）。联邦学习的模式是在各分支节点分别利用本地数据训练模型，再将训练好的模型汇合到中心节点，获得一个更好的全局模型。联邦学习的提出是为了充分利用用户的数据特征训练效果更佳的模型，同时，为了保证隐私，

ZhangJiQun&MXP·2023-09-27 11:45

001 A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning（便于寻找：FedAvg、垂直联邦学习的基本步骤）

这是我看的第一篇关于联邦学习的论文，综述文章，让我对联邦学习有了初步的了解。AComprehensiveSurveyofPrivacy-preservingFederatedLearning:ATaxonomy,Review,andFutureDirectionshttps://doi.org/10.1145/3460427下图用表格的形式将联邦学习中隐私保护相关论文进行了罗列，主要是为了对比表现

联邦调查局石大分局·2023-08-31 05:30

联邦学习FedAvg-基于去中心化数据的深度网络高效通信学习

随着计算机算力的提升，机器学习作为海量数据的分析处理技术，已经广泛服务于人类社会。然而，机器学习技术的发展过程中面临两大挑战：一是数据安全难以得到保障，隐私泄露问题亟待解决；二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。为解决上述问题，谷歌提出了联邦学习（FL，federatedlearni

山科智能信息处理实验室·2023-08-31 05:56

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData这篇文章算是联邦学习的开山之作吧，提出了FedAvg的算法，文中对比了不同客户端本地训练次数

volcanical·2023-07-19 03:27

【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg

文章目录横向联邦学习的定义横向联邦学习架构客户-服务器架构对等网络架构联邦平均算法横向联邦学习的定义横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景，类似于在表格视图中对数据进行水平划分的情况。例如，两个地区的城市商业银行可能在各自的地区拥有非常不同的客户群体，所以他们的客户交集非常小，他们的数据集有不同的样本ID。然而，他们的业

1 + 1=王·2023-04-18 19:53

联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取

联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取一、联邦学习系统框架二、联邦平均算法（FedAvg）三、联邦随梯度下降算法(FedSGD）四、差分隐私随联邦梯度下降算法(DP-FedSGD）

i_chensihuo_888·2023-03-13 14:35

FedAvg--联邦学习最基础算法

分布式机器学习采用client-server架构(或master-slave架构),联邦学习则不一样，它需要考虑系统异构性统计异构性(non-IID)数据隐私FedAvg兼顾了通信开销和收敛率问题，具体过程如下

欧阳AI锋·2023-02-04 13:09

Batch Normalization在联邦学习中的应用

回想一下联邦学习（FL）中的FedAvg，这个算法是将每个参与方的模型的所有参数进行加权平均聚合，包括BatchNormalization（BN）的参数。再回顾一下BN。

联邦学习小白·2023-02-04 11:51

联邦学习论文阅读

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》和《FedMDHeterogenousFederatedLearningviaModelDistillation》，提出了两种算法FedAvg

Septieme·2023-01-30 23:39

联邦学习-fedavg_trainer

FedAVGTrainerimporttorchimporttorchastimporttqdmimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromfederatedml.framework.homo.aggregator.secure_aggregatorimportSecureAggregatorClientasSecureAggCli

MMM881·2023-01-30 16:20

FedMl-master之FedAvg算法的api学习笔记

FedMl-master之FedAvg算法的api学习笔记弃坑pysyft之后，改学FedML了！

Maybe Lizzy·2023-01-29 08:55

fedml 跨数据编程

grpc_fedavg_mnist_lr_examplecustum_data_and_model客户端：importtorchimportfedmlfromfedmlimportFedMLRunnerfromfedml.data.MNIST.data_loaderimportdownload_mnist

King Bob!!·2023-01-29 08:55

怎么实现联邦学习中的Non-IID？

part1：在堪称联邦学习“开山之作”FedAvg这篇论文中，是这样描述的：数据集是MNIST，MNIST是0到9这10个数的手写数据集，训练集大小是60000。

周杰伦今天喝奶茶了吗·2023-01-17 09:56

联邦学习FedAvg算法复现任务

本文目录1.准备工作2.分割数据集3.数据节点类4.CNN模型类5.利用FedAvg算法训练6.client训练函数7.模型评估函数8.模型训练结果附录：关键函数记录**torch.nn.Module.load_state_dict

梦码城·2023-01-11 19:37

基于cifar10数据集的FedAvg联邦学习任务

本文目录1.cifar10数据集介绍2.联邦学习介绍3.客户端CNN模型3.FedAvg实现运行结果出自论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData

梦码城·2023-01-11 19:36

联邦学习-FedAvg、FedAMP论文解读

文章目录联邦学习-FedAvg、FedAMP论文解读FedAvg解读解决问题算法原理实验结果优缺点FedAMP解读解决问题FedAMP算法原理HeurFedAMP算法原理实验结果优缺点联邦学习-FedAvg

‘Atlas’·2023-01-11 19:06

联邦学习(FL，Federated Learning) 之FedAvg算法

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData论文地址：[1602.05629]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData(arxiv.org)FL主要瓶颈：1.通信速率不稳定，且可能不可靠2.聚合服务器的容量有限，同时与s

bit_100·2023-01-11 19:36

联邦学习（二）：卷积神经网络通过底层 API 实现 FedAvg 联邦算法

文章目录1、导入需要的库2、导入并处理数据3、定义批次数据类型4、定义模型类型4.1得到每一层神经网络的参数形状4.2得到模型类型4.3建立模型4、定义计算一个批次损失的函数5、定义通过一个批次的损失更新网络参数的函数6、定义通过一个客户端的损失更新网络参数的函数7、定义通过所有客户端的损失更新网络参数的函数1、导入需要的库importcollectionsimportnumpyasnpimpor

cofisher·2023-01-11 19:36

【联邦学习】FedAvg 过程简介

文章目录一、FedAvg简介二、联邦训练过程参考链接一、FedAvg简介FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。

想变厉害的大白菜·2023-01-11 19:06

【联邦学习实战】基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg

联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言1.FedAvg1.1getData.py1.2Models.py1.3client.py1.4server.py1.5性能评估1.5.1Non-IID

HERODING23·2023-01-09 15:43

FedProx论文阅读笔记

《FEDERATEDOPTIMIZATIONINHETEROGENEOUSNETWORKS》这篇文章提出了一个基于FedAvg的优化框架Fedprox，主要在于解决FedAvg未曾处理的联邦学习中的异构性问题

联邦学习小白·2023-01-04 18:35

联邦学习知识初探——FedProx

概要FederatedOptimizationinHeterogeneousNetworks一文中，针对我们最长使用的FedAvg提出了一些改进，使得面对边缘设备上数据不稳定等异构问题。

编程龙·2023-01-04 18:02

【联邦学习论文阅读】FedProx（2018）Federated Optimization in Heterogeneous Networks

本文的FedProx可以解决联邦学习的异构性，可看作FedAvg的泛化和再参数化。理论上保证了当数据为非独立同分布时模型的收敛性，同时通过允许每个参与设备执行可变的工作量，保证了设备级别的系统约束。

Momahe·2023-01-04 18:29

联邦学习经典算法总结

FedAvgCommunication-EfﬁcientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedDatahttps://arxiv.org/abs/1602.05629最经典的FL算法论文里面无收敛分析证明，收敛分析证明需要看这篇文章关于FedAvg

抹茶生活·2023-01-01 17:48

联邦学习FedAvg自编写代码

联邦学习中，联邦平均算法获得了很大的使用空间，因此常常被用于进行同步训练操作不多废话了，以下为Fedavg代码由于使用场景为NonIID场景，因此我使用了别人的一个MNIST数据集自定义的代码（见附录）

「已注销」·2023-01-01 17:43

联邦学习基本算法FedAvg的代码实现

目录I.前言II.数据介绍1.特征构造III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端4.代码实现4.1初始化4.2服务器端4.3客户端4.4测试IV.实验及结果V.源码及数据I.前言联邦学习(FederatedLearning)是人工智能的一个新的分支，这项技术是谷歌2016年于论文Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentr

Cyril_KI·2023-01-01 17:11

一文详解百度、谷歌、京东、腾讯在分布式网络训练下的联邦学习解决方案

fedprox|fedavg|联邦学习机器学习|差分隐私|分布式网络训练随着机器学习、隐私计算、高性能计算、深度学习训练、差分隐私的快速发展，如今的人工智能仍然面临两大挑战。

高性能服务器·2022-12-14 14:40

【文献阅读】异构网络中的联邦优化——FedProx

之后文章指出FedAvg的主要问题：虽然执行更多的本地epoch允许更多的本地计算

晨曦未眠·2022-12-12 16:29

【文献学习】群体知识转移:边缘大型cnn的联邦学习

它减少了边缘计算的需求，降低大型cnn的通信带宽，以及异步训练，同时保持与FedAvg相当的模型精度。结果表明，FedGKT可以获得与F

晨曦未眠·2022-12-12 16:25

一种隐私保护边云协同训练

FedAvg通过主动选择每一轮参与训练的clients，避免了通信不可靠的问题，减少了通信过程中的压力。同时client只需要上传训练的gradients，防止了用户原生数据的泄露。

昇思MindSpore·2022-12-05 15:00

联邦学习论文笔记——一种联邦学习中的公平资源分配方案（田家会 α-Fedavg）

工作首次引入Jain’sIndex到FL领域引入公平性度量参数α，使公平性与有效性可以通过α权衡给出了α的确定方法（梯度下降求解）实验验证公平性度量引入Jain’sIndexJ(x)的取值在[1/N，1]区间当J(x)取1时最公平，此时x1、x2、、、xn之间的方差最小J(x)取1/N时方差最大因此Jain’sIndex借鉴到此处，十微克考察系统“公平性”。在后续工作中，将会用R（实际用户效用）替

Sensorjang·2022-11-27 09:06

利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg（详细介绍）

测试5.实验结果及分析V.一些思考VI.源码及数据I.前言关于联邦学习，前面已经有几篇文章做了一些阐述：联邦学习原始论文解读IEEEICIP2019|更快更好的联邦学习：一种特征融合方法联邦学习基本算法FedAvg

Cyril_KI·2022-11-24 12:25

Wei Yang Bryan Lim, etc. Federated Learning in Mobile Edge Networks: A Comprehensive Survey.

MECBAA(宽带模拟聚合)、CNN(卷积神经网络)、CV(计算机视觉)、DDQN(双深度Q网络)、DL(深度学习)DNN(深度神经网络)、DP(差分隐私)、DQL(深度Q学习)、DRL(深度强化学习)、FedAvg

彭于晏程序分晏·2022-11-24 00:56

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data阅读笔记

算法提出的是FedAvg算法（联邦平均算法）其中，最关键的三个参数为C：每次参与联邦聚合的客户端的数量占总客户端数量的比例（C=1则

学习从入门到放弃·2022-11-23 22:16

FEDERATED OPTIMIZATION IN HETEROGENEOUS NETWORKS阅读笔记

FEDERATEDOPTIMIZATIONINHETEROGENEOUSNETWORKS算法FedPro可以看作为FedAvg的通用化和重新参数化。

学习从入门到放弃·2022-11-23 22:16

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

主要提出了FedSGD和FedAvg算法。FedAvg通信代价要小于FedSGD实验中使用了MNIST数字识别和语言模型，

柿子_@·2022-11-23 05:28

Multimodal Federated Learning

此外，我们还提出了一种多模态FedAvg算法来聚合在不同数据模式下训练的本地自动编码器。2.What’

缄默的天空之城·2022-11-22 03:56

【文献阅读】联邦学习论文阅读FedAvg

联邦学习论文阅读FedAvg—[Arxiv2017]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData摘要分布式学习的富数据常常是隐私敏感

牛了个牛·2022-11-20 18:13

论文笔记 SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

数据异构（non-IID）时，FedAvg会遭受“客户端漂移”，从而导致收敛不稳定和缓慢。解决方案：新算法SCAF

Limeym·2022-11-20 10:26

联邦学习——FedAvg《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》论文笔记

目录论文链接一、摘要二、简介三、实验背景四、联邦优化与传统集中优化的区别五、FedAvg（FederatedAveraging）Algorithm六、实验结果1.增加并行性（每轮参与更新的用户数量）2.

电通一枝花·2022-11-19 08:05

【联邦学习论文阅读】FedAvg（2016）Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

【FedAvg】论文链接：https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据，训练模型后可以提高用户体验。

Momahe·2022-11-19 08:32

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

本文目录1.摘要2.介绍3.FedAvg算法4.实验结果5.结论和未来工作其它学习记录独立同分布随机梯度下降参考学习视频参考学习视频1.摘要现代移动设备可以访问大量适合学习模型的数据，这反过来又可以极大地改善设备上的用户体验

梦码城·2022-11-19 07:23

基于Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data文章的 FedAvg 模型复现

基于PyTorch语法复现FedAvg模型本联邦学习模型是基于论文:Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData.

NigeloYang·2022-11-19 07:18

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》论文阅读

看论文看不懂，所以找回来这篇经典的FedAvg看看。AISTATS2017.

ptxx_p·2022-11-19 07:15

联邦学习框架和数据隐私综述

（FedAvg）纵向联邦学习，用户重叠多，特征重叠少。如学校的教务

贪睡的蜗牛·2022-11-02 22:30

联邦学习论文阅读一：经典FedAvg

FedAvgCommunication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.05629.pdf文章目录联邦学习论文阅读一：经典FedAvg1

一步一个脚印ッ·2022-07-24 07:47

联邦聚合(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)

联邦聚合算法对比(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)论文链接：FedAvg：Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedDataFedProx

Dr.Five·2022-06-25 18:14

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵

前言在实现Per-FedAvg的代码时，遇到如下问题：可以发现，我们需要求损失函数对模型参数的Hessian矩阵。

Cyril_KI·2022-05-26 07:58

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