代码收藏家 Raspberry Pi实现物联网端到端Federated-Learning与Split-Learning分布式学习实践
Federated-Learning-and-Split-Learning-with-raspberry-pi：实现物联网端到端的分布式学习
Federated-Learning-and-Split-Learning-with-raspberry-pi SRDS 2020: End-to-End Evaluation of Federated Learning and Split Learning for Internet of Things 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/Federated-Learning-and-Split-Learning-with-raspberry-pi
项目介绍
在现代物联网（IoT）应用中，隐私保护和数据安全成为了至关重要的议题。Federated Learning and Split Learning with raspberry pi 是一个开源项目，旨在通过使用树莓派设备实现联邦学习和分割学习，解决数据隐私问题。项目基于 SRDS 2020 论文《End-to-End Evaluation of Federated Learning and Split Learning for Internet of Things》的源代码，为研究人员和开发者提供了在 IoT 环境下端到端评价和实现分布式学习的工具。
项目技术分析
该项目采用了多种分布式机器学习模型，包括联邦学习（Federated Learning）、分割学习（Split Learning）和集成学习（Ensemble Learning）。联邦学习允许设备在本地训练模型，仅将模型的更新发送到服务器，从而保护用户数据隐私。分割学习则将模型分为两部分，分别运行在不同的设备上，进一步提高隐私安全性。集成学习通过组合多个模型来提升整体性能。
项目技术要求如下：
项目及技术应用场景
Federated Learning and Split Learning with raspberry pi 的应用场景广泛，特别是在以下领域：
项目特点
- 端到端解决方案：项目提供了从数据预处理到模型训练的完整流程，方便用户快速上手。
- 隐私保护：通过联邦学习和分割学习，确保用户数据在不离开设备的情况下得到利用。
- 可扩展性：项目支持多种分布式学习模型，可根据具体应用场景选择合适的模型。
- 易于部署：项目支持在树莓派等低成本硬件上部署，适合资源有限的环境。
为了更好地了解项目，以下是一个简化的使用流程：
- 设置超参数：在服务器和客户端文件中设置
users变量，以及训练的rounds、local_epoch或epochs。 - 运行代码：首先运行服务器代码，然后运行客户端代码。
- 输入信息：运行服务器时，会显示服务器的 IP 地址。运行客户端时，需要输入客户端的顺序和服务器 IP 地址。
通过上述流程，您可以开始训练过程，并观察树莓派设备的温度和内存使用情况。
总结而言，Federated Learning and Split Learning with raspberry pi 是一个功能强大的开源项目，不仅提供了端到端的分布式学习解决方案，而且注重隐私保护和数据安全，非常适合 IoT 环境下的应用。如果您在寻找一个能够在保护数据隐私的同时进行机器学习的项目，那么这个项目将是您的不二之选。
Federated-Learning-and-Split-Learning-with-raspberry-pi SRDS 2020: End-to-End Evaluation of Federated Learning and Split Learning for Internet of Things 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/Federated-Learning-and-Split-Learning-with-raspberry-pi
作者：李华蓓Garret
