11 2021 档案
摘要：具体文章就不讲了，只讲这些文章干嘛了吧。总的来说，我越来越感觉，federated learning和decomposition problem很相似，可以借鉴之前decomposition做的研究。
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摘要：这篇主要介绍高级层面的API，至少先跑起来然后再来写自己的算法。强烈推荐用docker，在tensorflow-gpu-2.5.1的Image安装stable版本的（当前0.19版本的是需要2.5.x版本的tensorflow，conda源最新的才2.4.1，tff文档自己都不写依赖的...），然后tensorflow-gpu-2.7.x的image上安装nightly版本的（推荐nightly）。之前也写过tff的整理，不过那时候真的是太难用了，不如我自己模拟的清楚一点，现在0.19版本的在high-level层面很多都给你干了，比如model直接from_keras_model，也有现成的iterativeprocess。
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摘要：之前存在日记里，当成课程笔记看的，但是觉得有必要发出来，和之前发的operator和ADMM有关系可以一起看（例如，在decomposition中使用primal decomposition给定一个变量x值如何求另一个变量的minimal，例如有约束的时候可能要迭代使用operator得到fixed point），之后会将几篇论文讲一些例子。
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摘要：建议先看前一篇Proximal与对偶，再来理解operator。
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摘要：参考于邓康康-原始对偶角度下的几类优化方法的博文，只记录了自己感兴趣的地方和所得
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