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联邦学习论文阅读:2018 Federated learning with non-IID data

介绍 这是一篇2018年挂在arXiv上的文章,是一篇针对FL中数据Non-IID的工作。 作者发现,对于高度Non-IID的数据集,FedAvg的准确性下降了55%。 作者提出了可以用权重散度(weight divergence)来解释这种性能下降,这个权重散度用各client上的数据类别分布与总体分布之间的EMD(earth mover’s distance)来量化。 关于什么是EMD,

联邦学习中的非独立同分布Non-IID

在联邦学习Federated Learning中,出现的很高频的一个词就是Non-IID,翻译过来就是非独立同分布,这是一个来自于概率论与数理统计中的概念,下面我来简单介绍一下在Federated Learning中IID和Non-IID的概念。 何为IID(独立同分布) IID是数据独立同分布(Independent Identically Distribution,IID),它是指一组随机

联邦学习在non-iid数据集上的划分和训练——从零开始实现

虽然网上已经有了很多关于Dirichlet分布进行数据划分的原理和方法介绍,但是整个完整的联邦学习过程还是少有人分享。今天就从零开始实现 加载FashionMNIST数据集 import torchfrom torchvision import datasets, transforms# 定义数据转换transform = transforms.Compose([transforms.To

error LNK2001: 无法解析的外部符号 CLSID_ImagingFactory 和 IID_IImagingFactory

今天在使用 IImage 画图时遇到了“error LNK2001: 无法解析的外部符号 CLSID_ImagingFactory” 和 “error LNK2001: 无法解析的外部符号 IID_IImagingFactory” 的错误,发现是由于在使用GUID时头文件包含的顺序搞错了。网上大多数人都说要严格按照下面的顺序添加头文件,如下:#include <imaging.h> #includ

windows 编译dshow相关程序报错error LNK2001 无法解析外部符号 _IID_IPin

错误源码: 背景:用到#include<dshow.h>编译虚拟摄像头模块,编译成功,链接时报了如上错误 原来是由于没有没链 dx 的库 解决方案: