- 解析参数
- 用解析的参数构建 local_privacy 的 mechanism
- 用解析的参数构建 central_privacy 的 mechanism
- 制作数据集（整个数据集在用户上的分布），分为两种：
- Artificial user Dataset（例如 cifar 10, cifar10-iid）:
- 根据配置取用一个 sampler 函数，这个函数每调用一次会生成用户的样本数（constant 或者 poisson 分布）
- （optimal）可以使用 dirichlet 分布来划分 non-iid 数据集（alpha 通常设置为 0.1 表示大多数的样本是只来自于一个数据集）
- （optimal）如果生成 iid 的数据集，则每次都调用一次 sampler 函数，直到把所有的数据都消费完
- Real users Dataset（例如 femnist）
- Artificial user Dataset（例如 cifar 10, cifar10-iid）:
- 通过 FederatedDataset 来构建 train 和 val 的联邦数据集，以及 val 的中心化数据集