FedAvg 第2页

联邦学习神经网络FedAvg算法实现

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

·2022-05-11 15:42

FedAvg联邦学习FedProx异质网络优化实验总结

目录前言I.FedAvgII.FedProxIII.实验IV.总结前言题目：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworks会议：ConferenceonMachineLearningandSystems2020论文地址：FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworksFedAvg对设备异质性和数据异质性没有太好的

·2022-05-11 15:05

PyTorch实现联邦学习的基本算法FedAvg

前言II.数据介绍特征构造III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.代码实现1.初始化2.服务器端3.客户端4.测试V.实验及结果VI.源码及数据I.前言在之前的一篇博客联邦学习基本算法FedAvg

·2022-05-11 15:05

FedAvg中模型聚合过程的理解分析

目录问题聚合1.聚合所有客户端2.仅聚合被选中的客户端3.选择问题联邦学习原始论文中给出的FedAvg的算法框架为：参数介绍：K表示客户端的个数，B表示每一次本地更新时的数据量，E表示本地更新的次数，η

·2022-05-11 13:21

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵示例

目录前言模型定义求解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。

·2022-05-10 11:31

联邦平均算法（Federated Averaging Algorithm，FedAvg）

设一共有$K$个客户机，中心服务器初始化模型参数，执行若干轮（round），每轮选取至少1个至多$K$个客户机参与训练，接下来每个被选中的客户机同时在自己的本地根据服务器下发的本轮（$t$轮）模型$w_t$用自己的数据训练自己的模型$w^k_{t+1}$，上传回服务器。服务器将收集来的各客户机的模

MaplesWCT·2022-04-18 23:00

SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

这会导致系统的收敛不稳定或者缓慢贡献提出了考虑到clientsampling和数据异构的一个更接近的收敛边界证明即便没有clientsampling，使用全批次梯度(fullbatchgradients)，传统的FedAvg

クズの本懐·2022-03-04 07:19

Scaffold 基于fedavg方法的改进，代码复现（联邦学习）

当前有个工作需要实现scaffold算法，该方法通过添加修正项c来解决客户端漂移现象，在参考github上的相关框架后，复现了该算法。算法分为三个模块:optimizer:重写优化器sdgclientscaffold:客户端操作serverscaffold:服务端操作optimizer部分代码:importtorchfromtorch.optimimportOptimizerclassSCAFFO

奔跑的雄狮·2022-03-04 07:34

基于PyTorch实现联邦学习的基本算法FedAvg

前言II.数据介绍特征构造III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.代码实现1.初始化2.服务器端3.客户端4.测试V.实验及结果VI.源码及数据I.前言在之前的一篇博客联邦学习基本算法FedAvg

Cyril_KI·2022-03-04 07:30

ICML 2020 | SCAFFOLD：联邦学习的随机控制平均

目录前言1.引言2.问题定义3.FedAvg4.SCAFFOLD有效性分析5.实验5.1模拟数据集5.2EMNIST数据集5.3结论6.总结前言题目：SCAFFOLD:StochasticControlledAveragingforFederatedLearning

Cyril_KI·2022-03-04 07:30

Adaptive Personalized Federated Learning 论文解读+代码解析

联邦学习中FedAvg方法最为广泛，但由于本地数据分片之间的固有多样性和数据再客户端的高度非iid(独立同分布)，FedAvg对超参数非常敏感，不能从良好的手链保证中获益。

编程龙·2021-11-27 16:07

Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication 论文阅读笔记+关键代码解读

论文地址点这里一.介绍联邦学习中数据是非独立同分布的，基于FedAvg算法成功后，作者发现元学习算法MAML应对客户端上数据量较少，数据分布不均的场景提出了FedMeta框架，作为连接元学习方法和联邦学习的桥梁

编程龙·2021-11-26 16:01

PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）

PyTorch实现联邦学习FedAvg（详解）开始做第二个工作了，又把之前看的FedAvg的代码看了一遍。

曹操ccm·2021-11-16 17:42

【联邦元学习】读懂Per-FedAvg个性化联邦学习：Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach

,OzdaglarA.PersonalizedFederatedLearning:AMeta-LearningApproach[J].arXivpre-printserver,2020.这篇文章提出了FedAvg

_Blueblue_·2021-09-02 14:39

联邦学习算法FedAvg实现（PyTorch）

联邦学习方法FedAvg实现（PyTorch）通俗来讲，联邦学习（FederatedLearning）结构由Server和若干Client组成，在联邦学习方法过程中，没有任何用户数据被发送到Server

陈大笨·2021-05-03 15:44

联邦学习 + 脏数据+Approaches to address the data skew problem in federated learning

Menu联邦学习FairResourceAllocationinFederatedLearning背景贡献FedAvgq-FFL解决方法FedAvg-Styleq-FairFederatedLearning

想想虔诚怎么做·2020-08-03 03:54

FedProx——异构网络的联邦学习优化

GitHub地址https://github.com/litian96/FedProx在McMahan17年文章的基础上，对FedAvg做的改进，增加了一个修正项，称为proximalterm，其本质是对本地模型权重参数和全局模型权重参数的一个差异限制

有毒的大妖怪·2020-08-03 00:39

Federated Learning with Non-IID Data

FederatedLearningwithNon-IIDData论文中分析了FedAvg算法在Non-IID数据时，准确率下降的原因。并提出共享5%的数据可提高准确率。

GJ_007·2020-08-02 21:57

Federated Learning with Non-IID Data 论文笔记

FederatedLearningwithNon-IIDData论文笔记原文翻译参考：https://blog.csdn.net/GJ_007/article/details/104632718论文通过实验验证了，在non-IID数据中，使用FedAvg

GJ_007·2020-08-02 21:25

Federated Learning in Mobile Edge Networks: AComprehensive Survey(翻译)

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

sleepinghm·2020-06-26 13:24

联邦学习之安全聚合SMPC

本地更新4.全局更新5.收敛判停DSSGDFedAVG安全聚合SMPCDH密钥交换秘密分享secretshare引理1Shamir′sSecretSharingwith2−out−of−3(t=2,n=3)FedAVG

威化饼的一隅·2020-06-25 13:50

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