forked from dual-grp/FedPCA_AnomalyDetection
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fedbigan_fintuning_script.sh
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fedbigan_fintuning_script.sh
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#!/bin/bash
# Local Epoch
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--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 10 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.01 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.01 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 30 --gpu $4
# Learning Rate
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.01 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.05 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
# Batch Size
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 64 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 128 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 256 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
# Latent dim
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 8 --batch_size 128 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 16 --batch_size 128 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4
python3 main.py --algorithm FedBiGAN --dataset $1 --learning_rate 0.1 --num_global_iters 100 \
--clients $2 --dim 20 --batch_size 128 --subusers $3 --threshold 0.02 --local_epochs 20 --gpu $4