FedML-AI/FedML

How do different algorithms work?

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#660 opened on 2022/12/06

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説明

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?

コントリビューターガイド

調査方針
fedml/simulation/mpi ディレクトリ内の FedAvg、FedOpt、FedProx の実装を比較します。各アルゴリズムがベースのトレーナーおよびアグリゲータークラスをどのようにオーバーライドするか調べます。その後、違いと fedml config.yaml で設定する方法を説明します。
技術スタック
python
領域
backendmachine learning
Issue 種別
調査
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
1
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1時間未満
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
明確
前提条件
なし
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
80