TensorFlowフェデレーションチュートリアル

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これらのcolab ベースのチュートリアルでは、実際の例を使用して、主要な TFF の概念と API について順を追って説明します。リファレンス ドキュメントは、 TFF ガイドにあります。

フェデレーテッド ラーニングの概要

  • 画像分類のための Federated Learning では、Federated Learning (FL) API の主要部分を紹介し、TFF を使用して連合 MNIST のようなデータで連合学習をシミュレートする方法を示します。
  • テキスト生成のための Federated Learning は、 TFF の FL API を使用して、言語モデリング タスク用にシリアル化された事前トレーニング済みモデルを改良する方法をさらに示します。
  • 学習用に推奨される集計の調整では、 tff.learningの基本的な FL 計算を、堅牢性、差分プライバシー、圧縮などを提供する特殊な集計ルーチンと組み合わせる方法を示します。
  • Matrix Factorization の Federated Reconstruction は、一部のクライアント パラメーターがサーバーに集約されない、部分的にローカルなフェデレーション ラーニングを導入します。このチュートリアルでは、Federated Learning API を使用して、部分的にローカルな行列分解モデルをトレーニングする方法を示します。

連合分析の開始

カスタム連合計算の作成

シミュレーションのベスト プラクティス

中級および上級のチュートリアル