基于Tensorflow federated的FedAvg算法实现

联邦学习实验结果与源代码
最新推荐文章于 2025-09-20 15:21:27 发布
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#联邦学习

MNIST-联邦学习代码-FedAvg-master.rar
11-23
联邦学习代码，可运行
FedAvg-master.zip
02-14
FedAvg-master.zip
FedML伪分布式下FedAvg(联邦平均)的算法实现
KylinMoriarty的博客
11-12 9694
理解了数据集的构成之后，下面我们就到了最重要的部分：FedAvg算法的实现。 做联邦学习的小伙伴肯定都知道，FedAvg思想的精髓就在于将各用户自己训练的权重整合起来进行平均（根据所拥有的样本数的不同，在平均过程中所占比重也不同），所以我们重点内容就是找到模型在哪里收集了权重，并进行了整合，我们接下来所做的工作（比如聚合）就是要改这部分的源代码。 # load data dataset = load_data(args, args.dataset) # args.dataset = 'mnist'
利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg（详细介绍）
KI的博客
02-12 8295
利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg（详细介绍）
【联邦学习新手必看！】手把手教你读懂FedAvg代码并实现运行
最新发布
2501_93198911的博客
09-20 323
【联邦学习新手必看！】手把手教你读懂FedAvg代码并实现运行
联邦学习基本算法FedAvg的代码实现
KI的博客
01-13 1万+
联邦学习基本算法FedAvg的代码实现
联邦学习算法FedAvg实现（PyTorch）
Joker_1024的博客
05-03 1万+
联邦学习方法FedAvg实现（PyTorch） 通俗来讲，**联邦学习（Federated Learning）**结构由Server和若干Client组成，在联邦学习方法过程中，没有任何用户数据被发送到Server端，通过这种方式保护了用户的数据隐私。另外，通信中传输的参数是特定于改进当前模型的，因此一旦应用了他们，Server就没有理由存储它们，这进一步提高了安全性。 联邦学习的整体思路是**”数据不动 模型动“**。Server提供全局共享的模型，Client下载模型并训练自己的数据集，同时更新模型参数
FedAvg的简单实现(详解)
m0_73195494的博客
07-13 1859
这部分不在此赘述, 不明白的可移步主页。
联邦学习框架对比：TensorFlow Federated vs PySyft实战
AI天才研究院
06-01 1602
随着《数据安全法》《个人信息保护法》的出台，“数据不出域”成为企业合规红线。联邦学习作为“在本地训练模型，仅交换模型参数”的隐私保护技术，成为解决“数据孤岛”与“隐私保护”矛盾的关键。本文聚焦工业级联邦学习框架对比理解联邦学习核心机制掌握TFF与PySyft的技术差异根据业务需求选择合适框架用“小学生分糖果”故事引出联邦学习核心思想拆解联邦学习三大核心概念（本地化训练、模型聚合、隐私增强）分别详解TFF与PySyft的架构设计与核心组件。
联邦学习框架选型：FATE、TensorFlow Federated 实战
2501_92477197的博客
06-16 1090
联邦学习（Federated Learning）作为隐私计算领域的重要技术，其核心价值在于解决数据孤岛问题。根据McMahan等人在2017年提出的FL框架，各参与方无需共享原始数据即可协作训练模型（当前主流框架包括FATE（联邦学习开放联盟）和TensorFlow Federated（TF Fed），二者分别代表开源社区和工业界的技术实践路径。从架构设计维度分析，FATE采用"联邦管治+隐私计算"双轮驱动模式，其技术白皮书明确将联邦学习定义为"分布式机器学习范式"（FATE技术委员会，2021）。
记录一次联邦学习FedAvg算法实现的debug过程
日拱一卒，功不唐捐。
12-31 1941
过程 在tensorflow federated框架下的FedAvg实验中，一段代码总是捕捉到异常退出： for predicted_y in batch_predicted_y: max = -1000 flag = -1 for j in range(10): if predicted_y[j] > max: max = predicted_y[j] flag = j if(flag==-1): sys
联邦学习开源框架对比：FATE、PySyft、TensorFlow Federated
AIGC应用创新大全的博客
05-27 1389
随着《数据安全法》《个人信息保护法》的落地，企业间“数据孤岛”问题愈发突出：银行想联合电商训练用户信用模型，却不能直接共享用户数据；医院想协同训练疾病预测模型，患者隐私必须严格保护。联邦学习正是解决这一矛盾的关键技术。本文聚焦生产环境最常用的三大开源框架，覆盖技术原理、代码实现、场景适配等核心维度，为读者提供“选型指南针”。本文从“联邦学习是什么→三大框架怎么选→怎么用”的逻辑展开：先通过故事理解联邦学习核心，再拆解三大框架的技术细节（架构、功能、生态），最后用代码实战演示差异，总结适用场景。
FedAvg算法python实现详解与源码
FedAvg算法通过上述流程实现了在保持数据隐私的前提下，利用多个客户端的数据分布特点来提高模型训练的效果。它非常适合于那些无法集中数据进行训练的场景，如智能手机、医疗设备等。 在实现FedAvg算法的过程中，有...
PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）
11-16
FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机器学习结果的模型，有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。
federated-averaging-tutorials:一组在TensorFlow上实现联合平均算法的教程
05-14
coMind：是Acuratio的开源项目。 在查看我们的Multicloud平台 该库已废弃，请通过与我们联系。 让我们知道您的问题或用例是什么，我们将与隐私保护解决方案取得联系。 联合平均具有一系列功能，使其非常适合以协作方式训练模型，同时保留敏感数据的私密性。 在此存储库中，您可以学习如何在联合设置中开始训练ML模型。 您可以在这里找到什么。 我们已经为TensorFlow开发了一个自定义优化器，可以轻松地以联合方式训练神经网络（注意：每次在此处引用联合时，我们均指联合平均）。 什么是联合机器学习？ 简而言之，这是可以提高性能和培训时间的分布式学习所迈出的一步。 在我们的教程中，我们深入解释了它是如何工作的，因此，我们绝对鼓励您看看！ 除了此自定义优化器之外，您还可以找到一些教程和示例，以帮助您开始使用TensorFlow和联合学习。 从一个基本的训练示例（其中显示了本地分
[联邦学习] FedAvg聚合算法详解及代码实现
ShiinaMashiro0402的博客
04-06 4239
在现代计算机科学中，机器学习被广泛应用于各种领域。然而，机器学习需要大量的数据才能达到最佳性能。在某些情况下，由于数据隐私和安全的原因，集中式训练模型可能不可行。这就是联邦学习的概念出现的原因。联邦学习是一种机器学习范式，其中模型在本地设备上训练，而不是在集中式服务器上训练。本篇博客将介绍一种常用的联邦学习算法——FedAvg。FedAvg是一种常用的联邦学习算法，它通过加权平均来聚合模型参数。
Tensorflow Federated Framework 谷歌联邦学习框架：自底向上简明入门
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Life is short
08-28 2万+
本文简要介绍了联邦学习的概念、TensorFlow Federated框架的理念、数据类型、函数定义、模型构建及训练过程，与各位同学一起入门联邦学习。
联邦学习FedAvg-基于去中心化数据的深度网络高效通信学习
SmartLab307的博客
08-30 3420
随着计算机算力的提升，机器学习作为海量数据的分析处理技术，已经广泛服务于人类社会。 然而，机器学习技术的发展过程中面临两大挑战：一是数据安全难以得到保障，隐私泄露问题亟待解决；二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。为解决上述问题，谷歌提出了联邦学习（FL，federated learning）技术。
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