【文章推荐】联邦平均算法（Federated Averaging Algorithm，FedAvg）

原文：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 ，上传回服务器。服务器将收集来的各客户机的模型根据各方样本数量用加权平均的方式进行聚合，得到下一轮的模型 w t ： begin aligned amp ...

2022-04-18 23:59 0 2018 推荐指数：

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【论文解读】Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging 模型平均下的深度网络联邦学习

一、阐述了联邦学习的诞生背景：在当前数据具有价值，并且需要被保护，数据分布为non-IID情况下，需要提出一个框架来进行行之有效的训练，这也是联邦学习诞生的原因；二、论文的相关工作：首先，论文阐述了联邦学习所适用的领域： 1.数据集应该具有较大隐私，所以无法上传； 2. ...

Federated Learning with Matched Averaging

挖个坑吧，督促自己仔细看一遍论文（ICLR 2020），看看自己什么时候也能中上那么一篇（流口水）~ 郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 　　联邦学习允许边缘设备协同学习共享模型，同时将训练数据保留在设备上，将模型训练能力与将数据存储在云中 ...

Federated Learning with Matched Averaging

本文提出了联邦匹配平均（FedMA）算法。FedMA通过对提取到的具有相似特征的隐元素（即卷积层的通道，LSTM的隐状态，全连接层的神经元）进行匹配和平均，按层构建共享全局模型。FedMA训练的CNN和LSTM模型在数据集MNIST,CIFAR-10,Shakespeare上优于最新联邦学习算法 ...

联邦学习FedAvg记录

Notation 符号含义 \(F(w)\) 总目标函数 \(w\) 待优化参数 ...

联邦学习（Federated Learning）

原文链接：https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79284686 联邦学习简介联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础 ...

联邦学习（Federated Learning）

联邦学习简介联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算 ...

联邦学习（Federated learning）

1.communication-efficient algorithms parallel gradient descent Federated Averaging Algorithm 比较（epoch相当于计算量）结论：FedAvg减少了通信量，增加了计算量 ...

联邦学习（Federated Learning）详解以及示例代码

联邦学习也称为协同学习，它可以在产生数据的设备上进行大规模的训练，并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里，本地收集、本地训练。在本地训练后，中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献，但是不访问实际的敏感数据。联邦学习本身并不能保证隐私（稍后我们将讨论联邦学习系统中的隐私破坏 ...

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

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