Ditto: 联邦学习个性化框架教程

Ditto: 联邦学习个性化框架教程

ditto Ditto: Fair and Robust Federated Learning Through Personalization (ICML '21) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ditto3/ditto

1. 项目介绍

Ditto 是一个用于联邦学习的个性化框架，旨在通过个性化方法实现公平和鲁棒的联邦学习。该项目由 ICML '21 论文《Ditto: Fair and Robust Federated Learning Through Personalization》提出。Ditto 通过在统计异质网络中引入个性化学习，解决了数据和模型中毒攻击下的鲁棒性和公平性问题。

主要特点

• 公平性：确保不同设备上的性能均匀分布。
• 鲁棒性：抵御数据和模型中毒攻击。
• 个性化：提供一个通用的个性化联邦学习框架。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 3 和 pip。然后，克隆项目并安装依赖：

git clone https://github.com/litian96/ditto.git
cd ditto
pip3 install -r requirements.txt

数据集准备

Ditto 支持多个数据集，包括 FEMNIST、Fashion MNIST、CelebA 和 Vehicle。你可以根据项目提供的链接下载数据集，并按照 ditto/data/$dataset/README.md 中的说明进行预处理。

运行示例

Ditto 提供了一个 Jupyter Notebook 示例，用于模拟联邦点估计问题。你可以通过以下步骤运行该示例：

cd ditto
jupyter notebook

在 Jupyter Notebook 中打开 point_estimation.ipynb，并逐个运行单元格以重现结果。

运行联邦基准测试

Ditto 还提供了一些脚本来运行联邦基准测试。以下是一个在 Fashion MNIST 数据集上运行 Ditto 的示例：

bash run_fashion_clean_ditto_lam1.sh

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Ditto 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 跨设备个性化推荐系统：在不同设备上提供个性化的推荐服务，同时确保推荐结果的公平性和鲁棒性。
• 医疗数据分析：在保护患者隐私的前提下，进行跨医院的医疗数据分析，提高模型的鲁棒性和公平性。

最佳实践

• 动态调整 lambda：在运行 Ditto 时，可以通过设置 --dynamic_lam 参数来动态调整 lambda 值，以优化模型性能。
• 多攻击场景测试：通过设置 num_corrupted、random_updates 和 boosting 参数，模拟不同类型的攻击场景，评估 Ditto 的鲁棒性。

4. 典型生态项目

PyTorch

Ditto 使用 PyTorch 作为其深度学习框架，PyTorch 提供了强大的工具和库，支持 Ditto 的模型训练和个性化学习。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 用于运行 Ditto 提供的示例代码，方便用户理解和重现实验结果。

GitHub

Ditto 项目托管在 GitHub 上，用户可以通过 GitHub 获取最新的代码和文档，参与项目的开发和讨论。

通过以上步骤，你可以快速上手 Ditto 项目，并在实际应用中实现公平和鲁棒的联邦学习。

ditto Ditto: Fair and Robust Federated Learning Through Personalization (ICML '21) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ditto3/ditto