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静怡酱酱酱酱酱酱酱
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习(五)
上期,我们已经实现了pytorch_fedamp_emnist_classification上的案例。这期,我们将结合实际数据,对模型进行一些更加深入的探索。1. 尝试只有三个租户的个性化联邦学习batch_size = 100num_epochs = 5communication = 20val_acc_cloud = []val_acc_client = []num_clients = ...
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2021-07-16 16:45:37
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习(四)
这期,我们将正式实现pytorch_fedamp_emnist_classification上的案例。1. 参数初始化1.1. 初始化每个batch的大小batch_size = 1001.2. 初始化训练次数num_epochs = 51.3. 初始化租户与服务端的同步次数communication = 201.4. 初始化准确率val_acc_cloud = []val_acc_clie...
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2021-07-16 16:44:50
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习(三)
上周,我们更加深入地对数据进行了探索,将数据导入了虚拟租户,建立了一个两层卷积和两层全连接的神经网络类,在4.6.设置联邦学习虚拟租户时戛然而止。这周,让我们从设置虚拟租户开始。1. 以第一个虚拟租户为例分析虚拟租户的设置1.1. 设置环境变量os.environ['MOX_FEDERATED_RANK'] = str(i)跟前面的环境变量一样,至少到这里为止,我们并不是很清楚使用环境变量的...
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联邦学习算法之一ModelArts “pytorch_fedamp_emnist_classification”学习(二)
上周,我们已经在ModelAts上实现了pytorch_fedamp_emnist_classification的环境配置,对样本数据结构以及pytorch_fedamp_emnist_classification需要的数据结构进行了简单地探索。让我们开始这周的学习。。。1. 数据探索先让我们对数据进行一些更加详细地探索。1.1. 训练样本集dfl.load_file_binary(data...
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跟我学ModelArts丨探索ModelArts平台个性化联邦学习API
随着数字技术的发展,以及全社会对数字化的不断重视,数据的资源属性前所未有地突显出来。相应地,数据隐私和数据安全也越来越受到人们的关注,联邦学习应运而生,成为当前比较热门的一个AI算法发展方向。什么是联邦学习:联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交...
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2021-07-16 16:20:21
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