2022项目实训“异步分布式联邦学习”第三周报告

零、写在前面

由于上周身体抱恙，学校也颇为关注，因此花费了较多时间在养病上，诸多拖欠的事务进度也导致第三周周日未能写下当周报告。所幸亡羊补牢，未为晚也，这篇报告写在第四周周一晚上，用以记录上一周的具体进度以及会议部分内容。

一、分工进度情况

在第二周，我们小组已经完成了具体进一步细化的分工任务，我接手负责了前后端通信的部分，，这也与我之前承担的API文档撰写的工作相匹配。由于前端我们采用的是vue，因此涉及前后端通信的部分需要通过axios来实现，不过这部分内容我有些遗忘生疏了，因此这周依旧还处于一个查漏补缺的状态。

而对于第二周报告中提到的论文，我已经基本阅读完毕，具体内容也在周会中讨论了，详情可见周报，但是源代码部分的研究才刚刚开始。一方面在于我们团队的服务器还没有申请下来，因此每位同学都还需要花费一定的时间来调配软件环境以适应源代码的运行，而我因为这周身体欠佳，这部分的进展十分缓慢。另一方面则在于在经过本周的会议后，我们团队达成了一致，即是该论文实际上还不能算作是一个异步实现的联邦学习平台，而是一个优化后部分性能比异步联邦学习更加良好的同步联邦学习平台，因此该篇论文只能起参考作用，而不能实际上直接指导我们开发。也因此，我对于该篇论文的源代码分析将暂时搁置，在阅读了其他一些文献之后再来进一步理解代码内容。

二、会议讨论涉及内容

在本周的会议内容中，我们讨论了诸多问题，其中与我的分工内容相关的是明确了如何进行模型的选择，以及如何实现异步呈现模型迭代的过程。

在上一周中，我们已经明确了在中期验收时，我们应当做到让用户选择特定的模型。不过，应该怎样实现模型的选择，我们还没有一个明确的定论。

对于模型的选择，我们最终期望实现的最终目标是根据用户输入的模型类型以及模型诸多参数，自适应地实现对于模型的优化，并呈现反馈出来。但考虑到了用户在自定义输入模型类型与参数等过程中，会极大地影响程序的鲁棒性，因此我们最后决定暂时使用列表选择的方式来干预模型的具体选择问题，而对于模型的参数确定，也暂时会用选项box的方式来控制输入的模型在我们的预期范围内。当然，对于常用的以及我们会考虑到的模型，我们将会首先咨询实验室中的研究生学长，得到答复之后