Federated learning (FL) is a solution for privacy challenge, which allows multiparty to train a shared model without violating privacy protection regulations. Many excellent works of FL have been proposed in recent years. To help researchers verify their ideas in FL, we designed and developed FedLab, a flexible and modular FL framework based on PyTorch. In this paper, we will introduce architecture and features of FedLab. For current popular research points: optimization and communication compression, FedLab provides functional interfaces and a series of baseline implementation are available, making researchers quickly implement ideas. In addition, FedLab is scale-able in both client simulation and distributed communication.


翻译:联邦学习(FL)是解决隐私挑战的一个办法,它使多党能够在不违反隐私保护条例的情况下培训共同模式,近年来提出了许多FL的出色工作;为了帮助研究人员核实他们在FL的想法,我们设计和开发了FedLab,这是以PyTorch为基础的灵活和模块化的FL框架;在本文中,我们将引入FedLab的架构和特征;对于当前的流行研究点:优化和通信压缩,FedLab提供功能界面,提供一系列基线实施,使研究人员能够迅速落实想法。此外,FedLab在客户模拟和分布通信中都可以规模化。

1
下载
关闭预览

相关内容

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月14日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
Federated Learning: 架构
AINLP
4+阅读 · 2020年9月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Federated Deep Learning with Bayesian Privacy
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
Arxiv
30+阅读 · 2021年3月29日
Asymmetrical Vertical Federated Learning
Arxiv
3+阅读 · 2020年6月11日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
17+阅读 · 2019年12月10日
One-Shot Federated Learning
Arxiv
9+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
相关VIP内容
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月14日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Federated Learning: 架构
AINLP
4+阅读 · 2020年9月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
相关论文
Federated Deep Learning with Bayesian Privacy
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
Arxiv
30+阅读 · 2021年3月29日
Asymmetrical Vertical Federated Learning
Arxiv
3+阅读 · 2020年6月11日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
17+阅读 · 2019年12月10日
One-Shot Federated Learning
Arxiv
9+阅读 · 2019年3月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员