latex插入联邦平均的算法伪代码

好的，下面是联邦平均算法的伪代码：

输入：全局模型 $W_0$，客户端个数 $K$，全局迭代轮数 $T$，每轮迭代中每个客户端的本地迭代轮数 $E$，每轮迭代中采样的客户端比例 $C$，学习率 $\alpha$

1. for $t=1$ to $T$ do
2. $S \leftarrow $ 从 $K$ 个客户端中随机选择 $C \times K$ 个客户端
3. for $i=1$ to $E$ do
4. for each $s\in S$ do
5. $W_{s,t} \leftarrow W_{s, t-1} - \alpha \nabla L(W_{s,t-1}; D_s)$
6. end for
7. $W_t \leftarrow \frac{1}{C} \sum_{s \in S} W_{s,t}$
8. end for
9. $W_0 \leftarrow W_t$
10. end for

其中 $W_{s,t}$ 表示客户端 $s$ 在全局迭代轮数为 $t$ 时的本地模型，$W_t$ 表示全局模型在迭代轮数为 $t$ 时的模型，$L(W_{s,t-1}; D_s)$ 表示在客户端 $s$ 上使用模型 $W_{s,t-1}$ 训练的损失函数，$\nabla L(W_{s,t-1}; D_s)$ 表示该损失函数对模型参数 $W_{s,t-1}$ 的梯度，$C$ 表示每轮中采样的客户端比例。

相关问题

latex插入联邦学习算法伪代码的例子

好的，以下是一个使用Latex插入联邦学习算法伪代码的示例：

\begin{algorithm}[H]
\caption{Federated Learning Algorithm}
\begin{algorithmic}[1]
\State Initialize weights $w_0$
\For{$r=1,2,...,R$}
\State Select a subset of clients $B \subset \mathcal{C}$ where $|B|=K$
\For{$k \in B$}
\State Client $k$ updates its local model $w_k$ by minimizing its loss:
\begin{equation*}
w_k \leftarrow \argmin_{w \in \mathcal{W}}\frac{1}{n_k} \sum_{i=1}^{n_k} \ell(w,x_{i}^{k},y_{i}^{k})
\end{equation*}
\EndFor
\State Server aggregates client updates:
\begin{equation*}
w_{r} \leftarrow \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} w_k
\end{equation*}
\EndFor
\end{algorithmic}
\end{algorithm}

注意：这只是一个简单的示例，实际的伪代码可能会更加复杂。

latex插入联邦平均的算法伪代码的例子

当然，请看下面的伪代码实现：

\begin{algorithm}[H]
\caption{Federated Averaging Algorithm}
\label{alg1}
\begin{algorithmic}[1]
\STATE {\bf Input:} Number of clients $K$, maximum number of communication rounds $T$, learning rate $\eta$
\STATE {\bf Initialization:} Global model parameters $\theta_0$
\FOR {$t=1 \to T$}
\STATE Select a fraction $C$ of clients to participate
\FOR {each selected client $k \in C$}
\STATE Obtain parameters $\theta_{k,t}$ by $k$ performing $E$ epochs of local SGD on $\theta_{k,t-1}$
\STATE Update the global model parameters:
$$\theta_t = \theta_{t-1} - \frac{\eta}{C\cdot E} \sum_{k=1}^C (\theta_{k,t} - \theta_{t-1})$$
\ENDFOR
\ENDFOR
\STATE {\bf Output:} Global model parameters $\theta_T$
\end{algorithmic}
\end{algorithm}

希望这可以帮助你回答你的问题。