如何用FLL来实现Fashion-mnist的联邦学习训练

首先，可以将Fashion-mnist数据集分成若干个子集，每个子集在不同的设备上进行训练，并利用联邦学习算法对这些设备上训练得到的模型进行聚合。这种方法可以避免将所有数据传输到中央服务器上，同时也能保护数据的隐私性。下面是实现联邦学习训练Fashion-mnist数据集的一些步骤：

1.数据预处理：首先，将Fashion-mnist数据集分成若干个子集，并在每个设备上进行本地化处理。数据预处理包括将原始图像转换为标准格式，例如灰度图像，并执行数据增强操作以生成更多的训练样本。

2.模型选择：选择一个适合Fashion-mnist数据集的模型，并将其分发给所有参与方。在FLL中，可以选择一些常见的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或全连接神经网络（FNN）。

3.本地训练：将模型分发给所有参与方后，每个设备都可以使用本地数据对该模型进行训练。每个设备使用本地数据训练模型，并生成本地模型参数。

4.模型聚合：在本地训练完成后，所有设备上传其本地模型参数到服务器上。在服务器上，将这些参数聚合到一起，并生成全局模型参数。可以使用各种方法来聚合模型参数，例如加权平均法、中位数法等。

5.模型更新：一旦生成全局模型参数后，将其返回到所有参与方设备上。每个设备都可以使用全局模型参数来更新本地模型参数，在本地上重新训练模型。

6.迭代训练：重复步骤3-5，直到模型收敛到满意的精度为止。

总之，这是一个大致的流程，可以根据实际情况进行适当调整和改进。