2025/9/21の研究ログ

FLを実装して精度低下の程度を調べよう!

まず環境構築をする

当初はそのまま使おうと思っていたが,バージョンの乖離が激しいので難しいかも

書き方を参考にする程度に留め,新しくプロジェクトを作成しよう

その前にコードを修正する

色々変えているため

通常のものを用意しよう

直したのは

desed_task/dataio/datasets.py

desed_task/nnet/CRNN.py

local/sed_trainer_pretrained.py

train_pretrained.py

一通りコードの移行は済んだので,コード修正に入る

環境構築の確認は後でやろう

コードを修正する

とりあえずやらないといけないのは,clientとserverの中身をdcase用に書き換えること

dcaseのコードをそのままでは動かないだろう

以下の対応が必要そう

データローダーの対応

データをまとめて扱っている部分が多々ある

多分読み込むcsvファイルか何かの方を分割して,それぞれ対象をそちらに変更すれば良い?

重み共有

重みを取り出したい: 事前学習済みモデルは一旦凍結

保存と読み込みを行う

評価

サーバの方でベースライン同様評価用プログラムを走らせればOK?

クライアント数などの設定

FLの設定をどのように変更するのだろう?

flowerシミュレーションの使い方も見る必要がある

環境構築の確認と調整が必要

上の話を投げた

後でみる