联合平均和 TensorFlow

Question

我是联邦学习的新手，刚开始了解 TensorFlow Federated TFF 框架。 我心中有一些问题，如果有人能澄清它们，我将不胜感激：

1. 联合平均算法是 TFF 中唯一支持的聚合算法吗？ 以及它与联邦随机梯度下降有何不同？
2. 剂量联合平均要求每个客户都接受神经网络训练？ 或者可以使用任何机器学习算法训练本地数据？
3. 我有大数据，我打算将我的数据划分为更小的数据集并将每个部分模拟为一个客户端？ 这在 TFF 中有效吗？ 它是否考虑了横向或纵向联邦学习？

提前致谢

Answer 1

图像分类联邦学习教程将是学习 TFF 的良好开端： https : //www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification “准备输入数据”部分与您的第三个问题有关。 关于垂直与水平：我知道在最近的出版物中定义了多种类型的联邦学习。 我个人将您所描述的称为跨孤岛联邦学习，有关更多信息，请参阅本文第 2.2 节： https : //arxiv.org/abs/1912.04977

回答您的其他问题：

有关如何在服务器端和客户端设置 SGD 学习率的同时创建具有联合平均的 iterative_process 的教程，请参阅上面的教程。 您还可以实现自定义的联邦学习算法： https : //www.tensorflow.org/federated/tutorials/building_your_own_federated_learning_algorithm （本教程也可能回答您关于自定义本地培训的第二个问题？）