百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



机器学习小白来提问:关于联邦学习FedAVG和FedSGD的问题? 第1页

  

user avatar   felix_zlf 网友的相关建议: 
      

参考FedSGD和FedAVG的原始论文《Federated Learning of Deep Networks using Model Averaging》中的一段话:

To apply this approach in the federated setting, we select a C-fraction of clients on each round, and compute the gradient of the loss over all the data held by these clients. Thus, C controls the global batch size, with C = 1 corresponding to full-batch (non-stochastic) gradient descent.2 We refer to this baseline algorithm as FederatedSGD (or FedSGD).

FedSGD:每次采用client的所有数据集进行训练,本地训练次数为1,然后进行aggregation。

C:the fraction of clients that perform computation on each round

每次参与联邦聚合的clients数量占client总数的比例。C=1 代表所有成员参与聚合

B:the local minibatch size used for the client updates.

client的本地的训练的batchsize

E:then number of training passes each client makes over its local dataset on each round

两次联邦训练之间的本地训练的次数

综上所述,C=E=1 ,B=∞时,FedAvg等价于FedSGD,FedSGD是特殊形式的FedAVG,与采用什么优化器没有关系。




  

相关话题

  计算机视觉是否已经进入瓶颈期? 
  大牛Bengio 团队最新的研究和我自己之前的研究成果重复了,应该怎么办? 
  数据结构与算法在工作的作用及其大学学到什么程度才算可以? 
  消融实验是什么? 
  天天P图中我的小学生证件照功能怎么实现的?算法是什么样? 
  掷一枚不均匀的硬币,正面概率为0.7,反面的概率为0.3,如何最高效地获得一个概率为0.5的事件? 
  如何证明数据增强(Data Augmentation)有效性? 
  深度学习到底是「实验科学」还是「理论科学」?能否称为「算法」? 
  请问一下,机器学习领域的联邦学习技术,目前看到最多的是微众银行,国内还有哪些顶级专家及机构和大学? 
  为什么说大模型训练很难? 

前一个讨论
我对多普勒效应不太理解,大家可以教教我吗?
下一个讨论
K-means聚类算法中的K如何确定?





© 2024-06-26 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-06-26 - tinynew.org. 保留所有权利