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English(EN) Step by Step Guide to Build and Compare FedAvg and FedProx Federated Learning on Non-IID CIFAR-10 with NVIDIA FLARE

NVIDIA FLARE 教程在非独立同分布数据上比较 FedAvg 和 FedProx

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本教程演示了如何使用 NVIDIA FLARE 实现和比较 FedAvg 和 FedProx 联邦学习算法。实验采用了非独立同分布 (non-IID) 的 CIFAR-10 数据集，通过使用狄利克雷分布划分数据来模拟客户端之间现实的标签不平衡。该指南详细介绍了设置 NVFlare 环境、定义用于本地训练和模型交换的客户端脚本，以及可视化全局模型在训练轮次中的准确率进展。 AI

影响 为研究人员和开发人员提供了一个实践指南，用于实现和比较联邦学习算法，并强调了在不平衡数据上的性能差异。

排序理由 该文章是一个技术教程，演示了在基准数据集上联邦学习算法的具体实现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. MarkTechPost TIER_1 English(EN) · Sana Hassan ·

    使用 NVIDIA FLARE 在非独立同分布 CIFAR-10 上构建和比较 FedAvg 与 FedProx 联邦学习的分步指南

    <p>In this tutorial, we build an advanced federated learning experiment with NVIDIA FLARE. We compare FedAvg and FedProx on a non-IID CIFAR-10 setup, where client data is split using a Dirichlet distribution to simulate realistic label imbalance across federated sites. We use the…

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