Skip to content

chenchenzong/FairFAL

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Run

### FMNIST
python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset fmnist_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 0.1 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 10 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset fmnist_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 100 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 10 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

### CIFAR-10
python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset cifar10_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 0.1 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 10 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset cifar10_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 100 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 10 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

### CIFAR-100
python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset cifar100_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 0.1 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 100 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset cifar100_lt --imb_ratio 0.05 --partition dir_balance --dd_beta 100 --num_users 10 --frac 1.0 --num_classes 100 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

### OctMNIST
python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset octmnist --partition dir_balance --dd_beta 0.1 --num_users 10 --frac 1.0 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

### DermaMNIST
python main.py --gpu 0 --seed 1 --al_method fairfal --model cnn4conv --dataset dermamnist --partition dir_balance --dd_beta 0.1 --num_users 10 --frac 1.0 --rounds 100 --local_ep 5 --reset random --query_ratio 0.05

About

Official Implementation of CVPR'26 paper "Federated Active Learning Under Extreme Non-IID and Global Class Imbalance"

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages