4月 得了甲流，症状不是很严重，但一直流鼻涕。回想去年到现在，我似乎只做了一点点东西，今年的压力还是蛮大的诶。好在是疫情放开了，西安这几天也逐渐暖和起来，去年的阴霾一扫而光，希望诸君能和我一起努力加油！
6月 又改了一下，之前读不懂现在懂了一些，反反复复的读一篇论文真的很有用，这篇文章写的真的是很好说！！！！！！
继上篇：【FedAvg论文笔记】&【代码复现】_fedavg代码_爽爽不会编程的博客-CSDN博客
目录
Fedprox论文笔记
首先上【FedProx】论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.06127
1、系统异质性与统计异质性
介绍了联邦学习的关键挑战：
1、系统异质性（参与训练的设备硬件条件、网络环境、电池效率等差异导致的模型更新速度、模型稳定、模型收敛问题，和后面的设备算力相对应）
2、统计异质性（在FL过程中，各client方数据经常以Non-IID形式存在）
2、FedAvg介绍
先介绍FedAvg：在client本地增加计算量，而通信时只进行加权聚合操作。具体细节参考我的上篇博客：【FedAvg论文笔记】&【代码复现】_fedavg代码_爽爽不会编程的博客-CSDN博客
FedAvg的缺点：
1、不允许参与设备根据底层的系统执行可变的轮次（就是本地局部迭代轮次E是固定的），故算力不同的设备迭代固定E轮次的时间不同，这对后面服务区等待聚合局部模型肯定会有影响嘛。
2、某些设备在规定时间位未达到收敛会被服务器“丢弃”。
3、FedProx公式解释
- 在definition1中：
第一：加入近端项
是为了限制局部模型不能偏离全局模型过远。
第二：加入约束条件
是对用于解决FedAvg中局部迭代轮次E固定这个问题，这个不等式的目的就是不管这个设备k局部迭代了多少轮，只要满足我这个约束条件就达到聚合条件。）
再通过求解目标函数
- 在definition2 中：主要是细化了在第t轮，第K个设备的
此时需要优化的局部目标函数为
求目标函数的梯度
可发现
添加近端项的目的：
在局部子问题上添加一个近端项，以有效地限制变量局部更新的影响。
其实可以这么想，由于数据异质性，每个客户端client上的数据集相比于总数据集，它的样本都是不完备的，那基于这不完备的数据集训练的局部模型也是不具有代表性的，故需要添加一个正则项来调整局部目标函数，使局部模型与全局模型的差距不要那么大。
而这个正则项就是本文中所提的近端项
还有种理解就是，算力差异的设备加上本地数据集样本较少，较多轮次的局部迭代让训练的局部模型过拟合。
PROX的局部目标函数为：
接下来就是整个FedProx的伪代码啦！
首先是随机选取K个客户端client，在第t轮第k个client为例：
首先在第t+1轮开始阶段，服务器下发第t轮的全局模型给W𝑡客户端，客户端K对目标函数：
而在服务器聚合阶段是没有什么改动的，只是收集第t+1轮各个客户端的局部模型
4、FedProx 收敛性分析
4.1 local dissimilarity局部不相似性
引入局部不相似性来证明收敛性。
所有的局部函数相同时，B(w)=1,而在联邦学习中考虑数据的IID，故B(w)>1
在大样本极限下，所有局部函数Fk(w)对每个w收敛于相同的期望风险函数，则B (w)→1
B (w)≥1和B (w)的值越大，局部函数之间的差异性越大
随后又引出了 局部函数不相似但有界来作为局部函数收敛的假设。
5、实验部分
用到的数据集：
5.1系统异质性对比实验
实验设定了规定的局部迭代轮次E=20,再将低于E的轮次随机的分配0%，50%，90%的客户端。（这个操作为假设系统异质性，为了对比FedAvg中未到达指定轮次会被简单粗暴的丢弃掉，而在FedProx中会通过求解非精确解使得迭代轮次非固定，进而避免被丢弃，u=0代表着没有加入近端项。）
可以看到在各个数据集上，随着没有到达E轮次的设备越来越多（从0%~90%），FedAvg算法的收敛性也变得非常不稳定。随着数据集的类别增多，数据异质性增大，FedProx收敛性能也变差，但加入近端项后𝜇≠0的FedProx的稳定性和鲁棒性有所增加。
可看到影响收敛性的关键参数为：局部迭代轮数E，是否加入近端项𝜇≠0
5.2数据异质性对比实验
规定固定的迭代轮次E，随着从左到右数据异质性的增加，FedAvg算法的收敛性越来越不稳定，但𝜇≠0的FedProx算法对收敛起到了稳定性作用。值得注意的是，在最左侧数据为独立同分布时，未加入近端项(𝜇=0)时，FedProx没有FedAvg的收敛速度快，但加入近端项(𝜇>0)时，收敛速度才有了显著提升。
上面的实验说明这个𝜇是真的很重要！！但如何选取一个合适的𝜇呢？
文中提到：一个大的µ可能会通过迫使更新接近起点来减缓收敛速度，而一个小的µ可能不会有任何影响。
这个实验进行一个自适应的µ的选取：当损失增加时，增加0.1，当连续5轮损失减少时，µ减少0.1。图中在独立同分布iid数据集上，紫色的线(自适应µ)相较于设定固定的µ值，具有更快的收敛速度。在非独立同分不的数据集上，自适应的µ值也可以达到和固定µ一样的稳定性。
如何选择µ值？
在近端项中如何选取惩罚常数µ，启发式方法是当看到损失增加时增加µ，当看到损失减少时减少µ。
最后，作者还提了一嘴差异度量与µ之间的关系：
我们观察到增加µ导致局部函数Fk之间的差异较小，并且差异度量与训练损失是一致的。因此，差异性越小，说明收敛性越好，这可以通过适当地设置µ来实现
6、Conclusion
(1)利用r-非精确解解决了FedAvg中E固定引起部分算力不足导致“掉队”的系统异质性问题。
(2)Proximal term，利用近端项中和在Non-IID情况下局部训练模型偏离初始模型，产生差距较大的统计异质性情况。
代码
首先上链接：litian96/FedProx (github.com)
多说两句，从GitHub上面下载后，导入到pycharm中，最好看一下requirement中，项目的环境配置和需要的package。比如这个FedProx项目所依赖的环境是 文件requirements中所写的版本，如果pycharm中常用的interpret是其他版本的python和tensorflow，那肯定得在anaconda基础上再建立一个适配这个项目的虚拟环境。也可以直接在终端输入,配置。这些其实都在github中的readme文件中pip install -r requirements.txt。注意，仔细阅读readme文件对于新手来说十分重要！！！！！
我直接把适配的指令写出来：
第一步，建立虚拟环境：
conda create -n python35 python==3.5(python35是我的虚拟环境的名字）
第二步，激活虚拟环境python35
activate python35第三步，将当前目录地址切换到该项目文件夹下，输入：
pip install -r requirements.txt这儿如果报错就是pip没更新，西可以先更新pip,或者也可以用conda install。
如果下载速度慢的话，可以使用国内镜像源（清华或者其他的：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
原创文章，作者：优速盾-小U，如若转载，请注明出处：https://www.cdnb.net/bbs/archives/30676
