概要

Cronus_Projectは協調学習（federated/collaborative learning）アーキテクチャ「Cronus」を題材に、複数の集約戦略を比較できる実験実装を提供するリポジトリです。PyTorchでのモデル定義や学習ループ、Flower（FLフレームワーク）を利用したチュートリアル、MNISTを用いたサンプルノートブックが含まれ、ローカルクライアントの分割、サーバー側集約の差異、パフォーマンス評価を行うための最小限の構成を備えています。研究プロトタイプや教育用の踏み台として有用です。（約300字）

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 5
• ファイル数: 6
• メインの言語: Python

主な特徴

• PyTorchベースのモデル実装と学習コードを収録し、MNISTでの実験が可能
• Flowerフレームワークを用いたフェデレーテッド学習チュートリアルを含む
• 複数のパラメータ集約手法を差し替えて比較検証できる設計
• ノートブック（mnist_model.ipynb）で実験の再現と可視化が容易

技術的なポイント

本リポジトリの技術的焦点は「協調学習における集約戦略の比較実装」と「実験の再現性」にあります。PyTorchを用いたモデル定義と学習ルーチンはクライアントサイドの挙動をシミュレートし、Flowerのチュートリアルを通じて実際のフェデレーテッドサーバー–クライアント通信の流れを学べます。集約部は抽象化されており、単純平均（FedAvg）から重み付き平均、ロバスト集約（外れ値耐性の高い手法）までを差し替えられる構造を想定して設計されています。これにより、攻撃や故障に対する堅牢性、通信効率、収束速度などのトレードオフを定量的に評価可能です。mnist_model.ipynbはミニ実験のワークフローを示し、データ分割、クライアント数の設定、ローカルエポック数、学習率などのハイパーパラメータを変えた際の影響を可視化できます。Flower連携によりローカルシミュレーションだけでなく、分散実行環境への移行も比較的容易で、研究プロトタイプから実プロトタイプへのスムーズな橋渡しが可能です。また、コード量は抑えめで可読性を重視しており、拡張（新しい集約法や攻撃シナリオ追加）や実験スクリプト化が行いやすい点も特徴です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .python-version: file
• README.md: file
• app_pytorch: dir
• flower-tutorial: dir
• mnist_model.ipynb: file

…他 1 ファイル

（注）app_pytorch配下にPyTorchモデルや学習ループ、flower-tutorial配下にFlowerを使ったサンプル実装や起動手順が含まれている想定です。mnist_model.ipynbはデータ準備から学習、評価、可視化までの流れを追うためのノートブックです。

まとめ

フェデレーテッド学習の集約戦略を手早く試せる実験的な基盤です。（約50字）

リポジトリ情報：

• 名前: Cronus_Project
• 説明: Implementing Cronus collaborative learning architecture with different aggregation methods
• スター数: 1
• 言語: Python
• URL: https://github.com/maximumniche/Cronus_Project
• オーナー: maximumniche
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/125903543?v=4

READMEの抜粋：

Cronus_Project

…