【文章推薦】聯邦平均算法（Federated Averaging Algorithm，FedAvg）

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

設一共有 K 個客戶機，中心服務器初始化模型參數，執行若干輪 round ，每輪選取至少個至多 K 個客戶機參與訓練，接下來每個被選中的客戶機同時在自己的本地根據服務器下發的本輪 t 輪模型 w t 用自己的數據訓練自己的模型 w k t ，上傳回服務器。服務器將收集來的各客戶機的模型根據各方樣本數量用加權平均的方式進行聚合，得到下一輪的模型 w t ： begin aligned amp ...

2022-04-18 23:59 0 2018 推薦指數：

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【論文解讀】Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging 模型平均下的深度網絡聯邦學習

一、闡述了聯邦學習的誕生背景：在當前數據具有價值，並且需要被保護，數據分布為non-IID情況下，需要提出一個框架來進行行之有效的訓練，這也是聯邦學習誕生的原因；二、論文的相關工作：首先，論文闡述了聯邦學習所適用的領域： 1.數據集應該具有較大隱私，所以無法上傳； 2. ...

Federated Learning with Matched Averaging

挖個坑吧，督促自己仔細看一遍論文（ICLR 2020），看看自己什么時候也能中上那么一篇（流口水）~ 鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ Abstract 　　聯邦學習允許邊緣設備協同學習共享模型，同時將訓練數據保留在設備上，將模型訓練能力與將數據存儲在雲中 ...

Federated Learning with Matched Averaging

本文提出了聯邦匹配平均（FedMA）算法。FedMA通過對提取到的具有相似特征的隱元素（即卷積層的通道，LSTM的隱狀態，全連接層的神經元）進行匹配和平均，按層構建共享全局模型。FedMA訓練的CNN和LSTM模型在數據集MNIST,CIFAR-10,Shakespeare上優於最新聯邦學習算法 ...

聯邦學習FedAvg記錄

Notation 符號含義 \(F(w)\) 總目標函數 \(w\) 待優化參數 ...

聯邦學習（Federated Learning）

原文鏈接：https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79284686 聯邦學習簡介聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎 ...

聯邦學習（Federated Learning）

聯邦學習簡介聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎技術，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用於解決安卓手機終端用戶在本地更新模型的問題，其設計目標是在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算 ...

聯邦學習（Federated learning）

1.communication-efficient algorithms parallel gradient descent Federated Averaging Algorithm 比較（epoch相當於計算量）結論：FedAvg減少了通信量，增加了計算量 ...

聯邦學習（Federated Learning）詳解以及示例代碼

聯邦學習也稱為協同學習，它可以在產生數據的設備上進行大規模的訓練，並且這些敏感數據保留在數據的所有者那里，本地收集、本地訓練。在本地訓練后，中央的訓練協調器通過獲取分布模型的更新獲得每個節點的訓練貢獻，但是不訪問實際的敏感數據。聯邦學習本身並不能保證隱私（稍后我們將討論聯邦學習系統中的隱私破壞 ...

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

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