communication-efficient learning of deep networks from Decentralized Data

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于 2023-10-16 11:35:46 首次发布
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这篇文章讨论了《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》这篇论文，聚焦于联邦学习中如何在保持模型性能的同时减少通信成本，尤其是在分布式数据环境下。作者分享了对这篇联邦学习开山之作的理解和关键概念解析。

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联邦学习学习笔记——论文理解《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》_proxy dataset-优快云博客

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联邦学习基础论文导读（一） - 知乎 (zhihu.com)

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Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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该论文是最早的提出联邦学习的，作者提出了模型平均的联邦学习，可以说是开山之作。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考针对现代移动设备的增加，产生了大量适合模型学习的分散的隐私数据，提倡一种替代方案，即让训练数据分布在移动设备上，并通过聚合本地计算的更新来学习共享模型，称这种分散的方法为联邦学习（Federated Learning）。提出了一种模型平均的联邦学习方案，选了五种深度学习的模型和四种数据集进行实验，与同步随机梯度下降相比，我们显示所需的通信回合减少了10 - 100倍。
【论文阅读】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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现代移动设备可以访问大量适合学习模型的数据，这反过来又可以极大地改善设备上的用户体验。例如，语言模型可以改进语音识别和文本输入，图像模型可以自动选择好照片。然而，这些丰富的数据往往对隐私敏感数量庞大，或两者兼而有之，因此可能无法使用传统方法登录到数据中心并在那里进行训练。FederatedLearningFederatedLearning我们提倡一种替代方法，即把训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新数据来学习共享模型。
《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
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现代移动设备可以获取大量适合学习模型的数据，然而，这些丰富的数据通常是隐私敏感的、数量很大的，这可能导致无法记录到数据中心并使用传统方法进行培训。本文提倡一种替代方案，将训练数据分布在移动设备上，并通过聚合本地计算的更新来学习共享模型，称为联合学习。本文在五种模型四个数据集下测试了联邦学习的效果。
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data论文阅读和学习
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现代移动设备可以访问大量适合学习模型的数据，这反过来可以大大改善设备上的用户体验。例如，语言模型可以改善语音识别和文本输入，图像模型可以自动选择好的照片。然而，这些丰富的数据往往对隐私敏感，数量庞大，或两者兼而有之，这可能会妨碍使用传统方法登录数据中心并在那里进行训练。我们提倡一种替代方案，将训练数据分布在移动设备上，并通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。我们将这种分散的方法称为联邦学习。
联邦学习论文精读—Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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10-10 3193
本文精读了联邦学习的始祖论文 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data，逐句精读了摘要到未来展望，并详细翻译了伪代码和实际结果部分。
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联邦学习开山之作的详细阅读笔记 FedAvg 算法笔记
【论文阅读】联邦学习开山之作《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
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相比于FedSGD，FedAvg能够在非独立同分布数据上更快收敛，在相同通信轮次下，测试集精度更高。在IID（独立同分布）和non-IID（非独立同分布）两种数据分布下进行实验，评估模型在不同数据分布条件下的收敛性和通信效率。文章提出的方法（FedAvg）经过了四个数据集，五个模型的实验，对于不平衡和non-IID的数据集表现良好，具有鲁棒性。探索异步联邦学习方法，减少同步通信的延迟问题，尤其在网络不稳定时保持模型的有效性。2、通信轮次：客户端与服务器通信的次数，评估联邦学习的通信效率。
论文总结-经典论文-联邦学习/Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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步骤1：设计去中心化的训练框架去中心化训练框架是联邦学习的核心。传统的机器学习方法需要将数据集中到一个服务器进行训练，而联邦学习分布式数据：每个客户端（例如智能手机、平板等设备）拥有自己的本地数据集，这些数据集不会上传到中央服务器。每个客户端的任务是计算并发送其本地训练模型的更新。本地训练：每个客户端使用本地的数据进行模型训练，不直接上传原始数据，只上传模型更新（即本地计算得到的梯度或权重变化）。更新聚合：服务器接收到来自各客户端的更新后，会将这些更新聚合起来，更新全局共享模型。
【论文导读】- Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data（高通信效率的去中心化的深度网络学习）
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现代移动设备可以获取大量适合学习模型的数据，而这些数据反过来又可以极大地改善设备上的用户体验。例如，语言模型可以提高语音识别和文本输入，图像模型可以自动选择好的照片。然而，这些丰富的数据往往是隐私敏感的，数量大，或者两者兼而有之，这可能妨碍使用常规方法登录数据中心和在那里进行培训。我们提倡一种替代方法，让训练数据分布在移动设备上，并通过聚集本地计算的更新来学习共享模型。我们将这种去中心化的学习方式称为。
联邦学习开山之作：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 带你走进最初的联邦学习 论文精读
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该论文是最早提出联邦学习的论文，作者结合背景提出了联邦平均的算法，并作了相应验证实验。
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FedAvg 模型复现
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