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NVIDIA FLAREを使った非IID CIFAR-10でのFedAvgとFedProxの構築と比較ステップバイステップガイド

このチュートリアルでは、NVIDIA FLAREを使用して高度な連合学習実験を構築し、非IID CIFAR-10データセット上でFedAvgとFedProxを比較します。ディリクレ分布を使ってクライアントのラベル不均衡をシミュレートし、NVFlare Job APIで連合タスクを定義・起動、Client APIでローカルトレーニングとモデル交換を処理します。完全なコード実装と実験結果の可視化を提供します。

ソースMarkTechPost著者: Sana Hassan
NVIDIA FLAREを使った非IID CIFAR-10でのFedAvgとFedProxの構築と比較ステップバイステップガイド
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要点

  • NVIDIA FLAREで連合学習実験を構築し、FedAvgとFedProxを比較。
  • ディリクレ分布(alpha=0.3)でCIFAR-10を3つの非IIDクライアントに分割。
  • NVFlare Job APIでサーバー調整、Client APIでクライアントのローカルトレーニングとモデルアップロードを実装。
  • 実験結果をグローバルテスト精度曲線で比較し、FedProxの非IIDデータでの有効性を示す。

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。