FL-federated-learning

联邦学习相关资源整理

开源项目

开源框架或源码示例

• [https://github.com/bytedance/fedlearner] 字节跳动开源的联邦学习框架
• [https://github.com/Sun-Shuai/federated-learning-blockchain-web] 一个前端演示页面
• [https://github.com/grykolk/fed_learning] 带加密的联邦学习，学习+练手的小作品

文档及资料

• [https://github.com/lokinko/Federated-Learning]
• [https://github.com/tao-shen/tao-shen.github.io]

数据集

• EMNIST 数据集由671,585个数字图像和大小写英文字符（62个类）组成。 联邦版本将数据集拆分为3,400个不平衡客户端，这些客户端由数字/字符的原始编写者索引。 非IID分布来自每个人独特的写作风格。
• Stackoverflow 数据集由来自Stack Overflow的问答组成，并带有时间戳，分数等元数据。训练数据集拥有342,477多个唯一用户和135,818,730个示例。
• Shakespeare 是从The Complete Works of William Shakespeare获得的语言建模数据集。 它由715个字符组成，其连续行是客户端数据集中的示例。训练集有16,068个示例，测试集有2,356个示例。