联邦学习FMnist图像数据集FederatedLearningFMnistImageDataset-birashkamin
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 联邦学习, 计算机视觉, FMnist, 数据异构, 分布式学习, 深度学习, 图像分类
数据概述：
该数据集包含基于Fashion-MNIST数据集构建的，用于联邦学习场景的图像数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据为模拟的联邦学习环境，不涉及实际地理位置信息。
数据维度：数据集由多个子集构成，每个子集模拟不同客户端的数据分布。每个子集包含Fashion-MNIST图像像素数据（pixel1 - pixel784，共784个像素值），用于图像识别任务。
数据格式：CSV格式，文件名为fmnist.csv，包含像素数据，便于图像处理和模型训练。数据集被组织成多个子集，用于模拟不同数据分布的联邦学习场景，如IID（独立同分布）、非IID等。
来源信息：数据集基于Fashion-MNIST数据集构建，经过了特定的处理以适应联邦学习的模拟需求。
该数据集适合用于联邦学习算法的研究和实验，以及在数据异构、分布式环境下的图像识别模型的开发。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于联邦学习、分布式机器学习领域的学术研究，如不同数据分布对模型性能的影响、联邦学习算法的优化与改进。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在隐私保护、数据安全敏感场景下的图像识别应用，如医疗影像分析、金融风控等。
决策支持：支持在数据隐私限制下的模型训练与部署，推动数据驱动的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、联邦学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践联邦学习技术。
此数据集特别适合用于研究不同数据分布对联邦学习算法的影响，以及探索在资源受限或数据隐私保护下的图像识别模型的构建和优化。
