FedAvg 算法中model.py程序有什么作用
时间: 2024-05-23 12:13:41 浏览: 108
在 Federated Learning 中,每个设备(例如手机或IoT设备)都有一个本地模型,这些本地模型需要聚合成一个全局模型。而 `model.py` 文件则定义了本地模型和全局模型的结构,包括模型的层数、每层的神经元数、激活函数等信息。
具体来说, `model.py` 文件通常包含以下几个部分:
1. 定义本地模型结构:定义一个本地模型的类,包括模型的结构、权重、偏置等信息。
2. 定义全局模型结构:定义一个全局模型的类,这个类是本地模型的基类,包括模型的结构、权重、偏置等信息。
3. 定义模型更新方法:定义更新全局模型的方法,通常是使用 FedAvg 算法进行更新。
4. 定义模型评估方法:定义模型的评估方法,用于评估模型的准确率、损失等指标。
总的来说, `model.py` 文件是 Federated Learning 中的一个重要组成部分,它定义了本地模型和全局模型的结构,对于算法的实现和模型的优化都具有重要作用。