Supervisión del experimento

Cuando todas las partes ejecutan el script de conector de parte, el experimento inicia el entrenamiento automáticamente. A medida que se ejecuta el entrenamiento, puede ver un diagrama dinámico del progreso del entrenamiento. Para cada ronda de entrenamiento, puede ver las cuatro etapas de una ronda de entrenamiento:

• Envío de modelo: El aprendizaje federado envía las métricas de modelo a cada parte.
• Formación: el proceso de entrenamiento de los datos localmente. Cada parte entrena para producir un modelo local que se fusiona. No se intercambian datos entre las partes.
• Recepción de modelos: una vez completado el entrenamiento, cada parte envía su modelo local al agregador. Los datos no se envían y permanecen privados.
• Agregación: el agregador combina los modelos enviados por cada una de las partes remotas para crear un modelo agregado.

Guardar el modelo

Cuando se completa el entrenamiento, se traza un gráfico que muestra la precisión del modelo en cada ronda de entrenamiento. Pase el cursor por encima de los puntos del gráfico para obtener más información sobre las métricas exactas de un único punto.

Una tabla Rondas de entrenamiento muestra detalles para cada ronda de entrenamiento. La tabla muestra la precisión promedio de las partes participantes de su entrenamiento de modelo para cada ronda.

Cuando termine con la visualización, pulse Guardar modelo en proyecto para guardar el modelo de aprendizaje federado en el proyecto.