看过很多联邦学习分类分割的文章了，现在来个总结吧。1.FedAvg Communication-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在非IID数据上的趋同算法：聚合部分代码：defaverage_weights(w):"""Returnstheaverageoftheweights."""w_avg=copy.deepcopy(w[0])forkeyinw_avg.keys():for
【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。但是，这些数据通常敏感或很庞大，不能直接上传到数据中心，使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的，且降低了通信成本。一、介绍主要贡献：将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性：训练来自移动设备
文章目录前言环境准备完整代码配置文件(conf.json)获取数据集(datasets.py)获取PyTorch中自带深度学习网络预训练模型(models.py)客户端(client.py)服务端(server.py)main.py运行知识点补充argparse基本用法tensor.copy_()[Pythondict()函数](https://www.runoob.com/python/python-func-dict.html)什么是状态字典：state_dict?view_as()函数前言本文通过阅读《联邦学习实战—杨强》中第3章“用Python实现横向联邦图像分类”入门横向联邦。核心思
方法：FedCoin目的：解决SV的计算既费时又费钱的问题结论：Fed-Coin可以通过精确计算SVs来提升联邦学习参与者的高质量数据，并给出了达成区块共识所需计算资源的上限，为非数据所有者提供了在联邦学习中发挥作用的机会。局限性：（关于区块链 非研究领域仅了解了下 博弈论中的ShapleyValue）SV的计算既费时又费钱——>提出Fed-Coin：基于区块链的点对点支付系统，用于联邦学习的SV利益分配。在其中，区块链共识实体计算SVs，并基于Sharply（PoSap）协议证明创建新块。——>流行的比特币网络：共识实体通过解决无意义的谜题来“挖掘”新的区块。——>Fed-Coin可以通过精
数据孤岛问题数据孤岛问题：大数据、人工智能和云产业的发展为传统行业的升级变革带来了新机遇，同时也给数据和网络安全带来了新挑战，由于行业间的竞争和垄断，以及同一企业下不同系统和业务的闭塞性与阻隔性，行业与企业间很难实现数据信息的交流与整合。当不同企业甚至同一企业的不同部门之间需要合作进行联合建模时，将面临跨越重重数据壁垒的考验早期的分布式计算及联邦学习的产生早期的分布式计算：试图通过整合不同来源的数据进行分布式的建模，从而解决数据孤岛问题优点：将具有庞大计算量的任务部署到多台机器上，提升了计算效率，减少了任务耗能缺点：随着数据量及复杂度的增加，分布式系统架构通常会产生巨大的沟通成本，影响数据的传
AFieldGuidetoFederatedOptimization注意目标：通信效率、数据异构性、隐私保护性服务器和客户机之间的通信必要的，但是会带来大量的传递数据，更新轮数、数据压缩。数据异构性：非i.i.d.数据，客户的训练样本来自不同的分布。本地计算，客户机会有计算能力的限制；这种计算的不公平有可能导致结果模型的不公平分层系统很复杂，客户机会掉线、离开、突然加入。通信信道必须纳入考虑，带宽的限制，通信噪声和不稳定性，B.1介绍了三种FL算法：FedAVG,FedAVGM,FedADAM35页也有对比，并在4中具体描述的算法的测试情况4.2介绍的建议很有帮助本文还需要多看几遍，包含了很多
目录请介绍一下以赛亚和何西阿以赛亚何西阿总结请介绍一下美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，简称FAA）主要职责重要性挑战请介绍一下Carolina这个名字，特别是它的起源和含义历史和文化背景地理名称当代使用请介绍一下Felix这个名字，特别是它的起源和含义历史背景地理分布当代使用请介绍一下求仁得仁这个成语含义请您从词根词缀和单词起源的角度来介绍一下，surgeExploitationLatterCalligrapher请介绍一下以赛亚和何西阿以赛亚（Isaiah）和何西阿（Hosea）是《圣经》旧约中两位重要的先知，他们的著作分别收录在《以赛亚书》和
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源库1.1OCS2-OptimalControlforSwitchedSystems1.2RSLGym-强化学习框架1.3ELMOEthercatSDK1.4Kindr-机器人运动学和动力学1.5GridMap-用于移动机器人制图的通用网格地图库1.7ElevationMapping-用于崎岖地形导航的以机器人为中心的高程测绘1.8FreeGait-足式机器人多功能控制架构1.9LeggedStateEstimator(LSE)库1.10TOWR–TrajectoryOptimizerforWalkingRobots1.11XPP–Visualizat
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
（原文：TowardSustainableAI:FederatedLearningDemandResponseinCloud-EdgeSystemsviaAuctions）摘要：云边缘系统时紧急需求响应EDR的重要参与者，有助于维持电网稳定和供需平衡。然而，UI这用户越来越多的在云边缘系统中执行人工智能工作负载，现有的ERD管理并不是针对al工作负载而设计的，因此面临着能源消耗和al模型准确性之间复杂权衡的关键挑战。在本文中，针对联邦学习，设计了一种基于拍卖的方法来克服所有这些挑战。首先制定了一个用于长期社会福利优化的非线性混合整数规划。然后，提出了一种算法，可以生成候选训练计划，将原始问题重
