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这实际上取决于具体的联邦学习算法和系统设计。
在联邦学习的典型流程中,每个参与者(也称为客户端或设备)会在本地数据集上执行多个epoch的训练。在每个epoch结束后,参与者会计算本地模型的更新(例如,权重更新)。这些本地更新随后被发送到中央服务器(也称为聚合器或协调器)。
在实际应用中,选择哪种聚合方式通常取决于以下因素:
综上所述,在联邦学习中,每个参与者的每次epoch结果是否需要聚合取决于具体的算法和系统设计。在实际应用中,需要根据通信成本、计算资源和模型收敛性等因素进行权衡和选择。
联邦学习(Federated Learning)是一种分布式学习方法,旨在保护用户隐私的同时,通过在设备上本地处理数据来进行模型训练。以下是针对3个人各自拥有100条数据,执行epoch 3次,采用联邦平均算法作为模型阶段算法,并在最后训练完成时采用加权联邦算法的联邦学习执行步骤和流程说明:
对于每个epoch,执行以下步骤:
重复以上步骤,直至执行完3个epoch。
综上所述,联邦学习算法通过本地训练、全局聚合的方式,实现了在保护用户隐私的同时进行模型训练的目标。在执行过程中,可以根据具体的应用场景和数据特点选择合适的联邦学习算法和参数设置。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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