联邦学习如何将每轮训练精确度提取出来
时间: 2023-09-07 18:11:33 浏览: 46
在联邦学习中,每个参与方会在其本地数据上进行训练,并将其更新的模型参数上传到中央服务器。为了测量模型的性能,通常会在一定数量的轮次后,使用测试数据评估模型的准确度。在每个参与方训练后,可以将其本地的测试数据用于评估模型的准确度,并将准确度的结果上传到中央服务器进行聚合。在每轮训练结束后,可以从中央服务器获取每个参与方上传的准确度结果,进而计算出整个联邦学习系统的准确度。因此,每轮训练的精确度是通过参与方上传的测试准确度结果来提取的。
相关问题
如何快速从python中提取每轮联邦学习的精确度
在联邦学习中,通常会使用Python编写代码来实现联邦学习算法。从Python代码中提取每轮联邦学习的精确度可以通过以下步骤实现:
1.在每个参与方的本地训练中,使用测试数据来评估模型的准确度,并将准确度的结果保存到本地文件中。
2.在联邦学习的中央服务器上,编写Python代码来读取每个参与方保存的测试准确度结果,并计算联邦学习系统的整体准确度。
3.为了快速提取每轮联邦学习的精确度,可以在每轮训练结束后,将准确度结果保存在一个列表中。在联邦学习的整个过程中,可以使用该列表来跟踪每轮训练的精确度结果。
4.在联邦学习的最后一轮训练结束后,可以将保存每轮训练精确度结果的列表输出到文件或打印到终端,以便后续分析。
总体来说,从Python中提取每轮联邦学习的精确度需要在代码中加入相应的逻辑,来实现测试准确度的计算、保存和提取。
垂直联邦学习和水平联邦学习训练方式有什么不同
垂直联邦学习(Vertical Federated Learning, VFL)和水平联邦学习(Horizontal Federated Learning, HFL)是两种不同的分布式机器学习方法,它们在数据分布和处理方式上有着显著的区别。
**1. 垂直联邦学习(VFL)**:
- **数据分布**:VFL中的数据分布在不同的参与方中,但这些数据在垂直方向上是相关的,比如金融机构可能同时拥有用户的交易数据和个人信息,但这些数据在单个设备或服务器上是分开的。
- **训练过程**:在VFL中,参与方各自拥有部分数据的完整特征,如银行有用户交易记录和账户信息,而医院有健康记录。它们通过联合模型,将各自的模型参数进行融合,从而保护了数据隐私。
- **应用场景**:适合于处理高度结构化的数据,例如医疗记录和金融交易数据,需要同时考虑多个领域的知识。
**2. 水平联邦学习(HFL)**:
- **数据分布**:HFL中的数据在横向分布,即数据在多个参与方之间是相同的,但数据本身是离散的,如多个智能手机用户的数据。
- **训练过程**:每个参与方拥有相同类型但独立的数据样本,通过在本地进行模型训练,然后在中央服务器或安全的环境中进行模型聚合,形成全局模型。
- **应用场景**:适用于大规模的用户数据,如手机应用中的用户行为数据,保持数据分散的同时利用大量用户数据进行训练。
**相关问题--:**
1. VFL是如何解决数据隐私保护的?
2. HFL的优势和劣势分别是什么?
3. 在实际应用中,如何选择使用VFL还是HFL?
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