FederatedLearningUsingPysyft

基于pysyft的联邦学习 前言 联邦学习 联邦学习可以视为一种加密的分布式学习技术，它的核心是分布式学习算法与同态加密。分布式学习算法使得它能够从多方数据源获得模型的更新，同态加密则保证了中间过程的完全隐私性。 这里有一些便于理解的教程： pysyft pysyft是为安全、隐私深度学习而编写的python库，通过对pytorch深度学习框架增加新的特性来进行，它支持联邦学习、差分隐私以及多方计算。该项目由OpenMined负责，DropoutLabs、UDACITY等组织也参与其中的建设，github地址： 关于 本项目由浙江大学VAG的刘同学编写，基于pysyft实现了联邦学习框架下的对MNIST数据集分类任务，主要目的是供小组成员学习参考，代码编写较为规范，拥有良好的可扩展性。 项目组织与说明 |-- checkpoints/ |-- data/ | |-- __init__.py