Step by Step Guide to Build and Compare FedAvg and FedProx Federated Learning on Non-IID CIFAR-10 with NVIDIA FLARE
重點摘要
In this tutorial, we build an advanced federated learning experiment with NVIDIA FLARE. We compare FedAvg and FedProx on a non-IID CIFAR-10 setup, where client data is split using a Dirichlet distribution to simulate realistic label imbalance across federated sites. We use the NVFlare Job API to define and launch federated jobs, while the Client […] The post Step by Step Guide to Build and Compare FedAvg and FedProx Federated Learning on Non-IID CIFAR-10 with NVIDIA FLARE appeared first on MarkT
這篇教學文章聚焦於如何使用 NVIDIA FLARE 框架，實際建立並比較兩種常見的聯邦學習演算法：FedAvg 與 FedProx。測試資料集為非獨立同分佈（non-IID）的 CIFAR-10，這種設定更能模擬真實世界中各用戶端數據分布不均的情境。
聯邦學習的關鍵挑戰之一是處理客戶端之間的數據異質性；FedAvg 在非 IID 環境下容易出現模型收斂緩慢或不穩定。FedProx 則透過加入近端項來限制本地模型偏離全域模型的速度，是為了解決這個問題而設計的改良版本。
透過 NVIDIA FLARE 提供的模組化工具，使用者可以快速比較兩種演算法在相同非 IID 條件下的收斂表現與準確率。這項文章實際上是一份 step-by-step 的實作指南，適合已經具備基礎聯邦學習概念的研究者或開發者參考。
這樣的比較結果對於企業或研究機構在部署聯邦學習時有直接幫助——尤其是當數據收集來源差異大、無法假設為獨立同分佈時，選擇合適的演算法能顯著影響最終模型品質。讀者可以從中獲得選擇 FedProx 而非 FedAvg 的具體判斷依據。
後續值得關注的是，作者是否會進一步測試不同非 IID 程度（例如α值）對兩種演算法的影響，或者加入 more 近期提出的方法如 SCAFFOLD 進行多方比較。此外，NVIDIA FLARE 的更新版本是否會內建更直覺的視覺化比較功能，也值得留意。
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