FedML-AI/FedML

How do different algorithms work?

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#660 ouverte le 6 déc. 2022

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 (2 commentaires) (0 réactions) (0 assignés)Python (743 forks)batch import
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Description

Hello，I want to ask for a help： In the "main_fedml_image_segmentation. py" file of the fedcv module, "SegmentationTrainer. py" and "SegmentationAggregator. py" under the "image_segmentation/trainer" module are imported during training. Suppose I modify different algorithms in "fedml_config. yaml", such as FedAvg, FedOpt, FedProx, but still use the same SegmentationTrainer and SegmentationAggregator, without any difference? How should different algorithms be implemented? In fedcv/segmentation， how do the algorithms in fedml/simulation/mpi work? They are all the same?

Guide contributeur

Direction de recherche
Comparez les implementations de FedAvg, FedOpt et FedProx dans le repertoire fedml/simulation/mpi. Examinez comment chaque algorithme remplace les classes de base du formateur et de l'agregateur. Expliquez ensuite les differences et comment les configurer via fedml config.yaml.
Stack technique
python
Domaine
backendmachine learning
Type d'issue
Recherche
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
1
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Moins d'une heure
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Aucun
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
80