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使用NVIDIA FLARE構建並比較非獨立同分布CIFAR-10上的FedAvg與FedProx聯邦學習分步指南

本教程詳細介紹瞭如何使用NVIDIA FLARE構建高級聯邦學習實驗,在非獨立同分布CIFAR-10數據集上比較FedAvg和FedProx算法。通過狄利克雷分佈模擬客户端的標籤不平衡,並使用NVFlare Job API定義和啓動聯邦任務,Client API處理本地訓練和模型交換。文章提供了完整的代碼實現和實驗結果可視化。

來源MarkTechPost作者: Sana Hassan
使用NVIDIA FLARE構建並比較非獨立同分布CIFAR-10上的FedAvg與FedProx聯邦學習分步指南
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文章情報

工程師進階

要點

  • 使用NVIDIA FLARE構建聯邦學習實驗,比較FedAvg與FedProx。
  • 採用狄利克雷分佈(alpha=0.3)將CIFAR-10數據劃分為3個非獨立同分布客户端。
  • 通過NVFlare Job API配置服務器端協調,Client API實現客户端本地訓練與模型上傳。
  • 實驗結果表明FedProx在非獨立同分布數據上可能優於FedAvg,通過全局測試準確率曲線對比。

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