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FedU_FMTL:此仓库实现FedU多任务学习框架,用于联合学习
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2021-02-08
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FedU:具有拉普拉斯正则化的联合多任务学习的统一框架 该存储库实施了论文FedU:带有Laplacian正则化的联合多任务学习的统一框架的所有实验。 作者: 软件要求: numpy,scipy,火炬,枕头,matplotlib,tqdm,熊猫,h5py,comet_ml 要下载依赖项: pip3 install -r requirements.txt 该代码可以在任何PC上运行,不需要GPU。 数据集: 人类活动识别(30位客户) 车辆传感器(23个客户端) MNIST(100个客户) CIFAR(20个客户端):运行算法时,将自动下载并生成此数据集。 下载链接: : 下载后的所有数据集必须存储在文件夹\ data中 产生实验和数字 多任务学习的表格比较 | Dataset | Algorithm
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FedU_FMTL-main.zip (50个子文件)
FedU_FMTL-main
models
test.py 7KB
Update.py 3KB
main.py 8KB
mocha.py 8KB
FLAlgorithms
optimizers
fedoptimizer.py 4KB
servers
serverpFedMe.py 3KB
servermSSGD3.py 3KB
serverSSGD.py 3KB
servermSSGD.py 3KB
serverperavg.py 3KB
serverglobal.py 2KB
servermavg.py 2KB
serverlocal.py 3KB
serverbase.py 18KB
servermpFedMe.py 3KB
serveravg.py 3KB
users
useravg.py 2KB
usermpFedMe.py 3KB
usermavg.py 2KB
userglobal.py 2KB
userperavg.py 3KB
userSSGD.py 3KB
userbase.py 8KB
userpFedMe.py 3KB
userlocal.py 2KB
usermSSGD.py 4KB
usermSSGD3.py 3KB
trainmodel
models.py 7KB
data
vehicle_sensor
Original_Data
README.md 516B
vehicle_generation.py 3KB
Synthetic
data
Readme.md 0B
generate_synthetic_05_05.py 3KB
gleam
Original_Data
README.md 516B
gleam_generation.py 6KB
Mnist
data
mldata
mnist-original.mat 52.87MB
generate_niid_1000users.py 4KB
generate_niid_100users.py 4KB
human_activity
Original_Data
README.md 516B
human_acitity_generation.py 3KB
Cifar10
genenerate_niid_cifar_20u.py 5KB
genenerate_niid_users_cifa.py 5KB
main_plot.py 10KB
requirements.txt 67B
README.md 27KB
utils
options.py 2KB
sampling.py 6KB
model_utils.py 14KB
train_utils.py 1KB
plot_utils.py 41KB
__init__.py 0B
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