联邦学习中metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])的作用

在联邦学习中，metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()] 的作用是计算模型在每个本地用户设备上的稀疏分类精度，并将其平均作为整个联邦模型的精度。这可以有效地评估联邦模型的性能和效果。同时，由于联邦学习涉及多方共享模型和数据，数据隐私和模型安全都是非常重要的问题，使用此指标还可以保障联邦学习的数据隐私和模型安全。

相关问题

# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数，准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten( ), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 详细介绍一下

这段代码是用 TensorFlow 中的 Sequential 模型定义了一个多层感知器（MLP）。它有四个隐藏层和一个输出层，其中每个隐藏层包含 n_hidden_1、n_hidden_2 和 n_hidden_3 个神经元，激活函数为 relu。输出层包含 num_outputs 个神经元，没有指定激活函数。模型的损失函数为均方误差（mean squared error），优化器为 Adam（一种常用的梯度下降算法），学习率为 0.001。还指定了评估指标为准确率（accuracy），即模型在预测时的正确率。