Closed syq1175554320 closed 9 months ago
因为我这里对于FML和FedKD都用的是个性化联邦学习的评测方法,个性化联邦学习方法是会出现你说的这种情况,大多数个性化联邦学习都不适用于异构程度低的场景。因为他们过分地关注个性化而忽略了泛化,具体可以参考我的几篇论文里的实验结果和讨论
原来是这样,感谢您的指教!
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "TsingZ0/PFLlib" @.>; 发送时间: 2023年12月5日(星期二) 晚上10:51 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [TsingZ0/PFLlib] 关于FML和FedKD算法的复现问题。 (Issue #155)
因为我这里对于FML和FedKD都用的是个性化联邦学习的评测方法,个性化联邦学习方法是会出现你说的这种情况,大多数个性化联邦学习都不适用于异构程度低的场景。因为他们过分地关注个性化而忽略了泛化,具体可以参考我的几篇论文里的实验结果和讨论
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您好,我尝试在不同指标下对提供的几种常见数据集按迪利克雷分布划分,在FML和FedKD算法中发现把异构程度变大,精度反而上升;而把异构程度降低,精度反而下降,想请教这是什么问题,在其他算法中没遇到这种情况,希望您看到后有时间回答一下,谢谢。