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2022年3月10日
联邦学习:按混合分布划分Non-IID样本
摘要:
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。
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posted @ 2022-03-10 21:39 orion-orion
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