diff --git a/docs/federated/docs/source_zh_cn/image_classfication_dataset_process.md b/docs/federated/docs/source_zh_cn/image_classfication_dataset_process.md index a0a4167b17734e65f86a7263952b35a93e25dc80..e7fec758a0e429238beec278fe69107799baf0d8 100644 --- a/docs/federated/docs/source_zh_cn/image_classfication_dataset_process.md +++ b/docs/federated/docs/source_zh_cn/image_classfication_dataset_process.md @@ -1,5 +1,7 @@ # 联邦学习图像分类数据集处理 + + 本教程采用`leaf`数据集中的联邦学习数据集`FEMNIST`， 该数据集包含62个不同类别的手写数字和字母（数字0~9、26个小写字母、26个大写字母），图像大小为`28 x 28`像素，数据集包含3500个用户的手写数字和字母（最多可模拟3500个客户端参与联邦学习），总数据量为805263，平均每个用户包含数据量为226.83，所有用户数据量的方差为88.94。 ## 端云联邦学习图像分类数据集处理 diff --git a/docs/federated/docs/source_zh_cn/index.rst b/docs/federated/docs/source_zh_cn/index.rst index 618099083a1f1b69738b7edf9a892c2fff3ddcf4..a11774145437db585437cbebbb036f2d63db64f7 100644 --- a/docs/federated/docs/source_zh_cn/index.rst +++ b/docs/federated/docs/source_zh_cn/index.rst @@ -109,4 +109,5 @@ MindSpore Federated是一款开源联邦学习框架，支持面向千万级无 :maxdepth: 1 :caption: 参考文档 + image_classfication_dataset_process faq