NVIDIA описывает типичные вопросы при экспериментах с federated learning
Исследования в области federated learning (FL) часто начинаются с простого вопроса: что попробовать дальше. Перед запуском эксперимента исследователи рассматривают разные варианты изменений, которые могут повлиять на результат. Среди них, новый aggregation rule, коэффициент FedProx, настройка server optimizer, вариант SCAFFOLD или изменение архитектуры модели.
После завершения запуска эксперимента возникают более сложные вопросы. Главный из них, действительно ли внесённое изменение улучшило метрику. Именно этот этап анализа результатов становится ключевым для понимания того, насколько выбранные модификации оказались полезными.
Ключевые факты
В исследовании federated learning стартовой точкой часто становится вопрос о следующем эксперименте, например, выборе нового aggregation rule, коэффициента FedProx, настройки server optimizer, варианта SCAFFOLD или изменения архитектуры модели.
После завершения эксперимента исследователи анализируют, улучшило ли внесённое изменение целевую метрику.
Материал посвящён ускорению исследований federated learning с использованием AI agents и NVIDIA FLARE Auto-FL.