2022年3月10日
联邦学习：按混合分布划分Non-IID样本
摘要： 联邦学习：按混合分布划分Non-IID样本 在上一篇博文中我们已经提到了按照Dirichlet分布划分联邦学习Non-IID数据集的一种算法。下面让我们来看按Dirichlet分布划分数据集的另外一种变种，即按混合分布划分Non-IID样本，该方法在NIPS2021的一篇论文中首次提出。该论文提出了一个重要的假设，那就是虽然联邦学习每个client的数据是Non-IID，但我们假设它们都来自一个混合分布(混合成分个数为超参数可调。 阅读全文
posted @ 2022-03-10 21:39 orion-orion 阅读(2535) 评论(2) 推荐(1) 编辑