Python学习之联邦学习个性化模型——利用FedTP和Transformer进行深度学习的个性化联合训练

简介：
本项目探索了运用Python实现基于联邦学习技术（FedTP）与Transformer模型结合的方法，以促进深度学习中的个性化模型联合训练，保护数据隐私同时提升模型性能。 论文《FedTP: Federated Learning by Transformer Personalization》的官方代码介绍了 FedTP 这种基于Transformer 的新型联邦学习框架。该方法具备个性化自我关注功能，可以更好地处理客户间的数据异构性问题。在FedTP中，每个客户端都会学习到一个个性化的自我注意层，而其他层则由所有客户端共享参数。此外，服务器会训练出一个超网络来生成用于自注意力机制的投影矩阵，并且这个过程是在客户端之间共享参数的同时保证个性化变换器模型具有足够的灵活性。该框架适用于深度学习和联邦学习领域的研究者或爱好者参考使用。