減少通信次數：多做計算，少做通信
FedSGD：
worker節點：
server節點:
FedAvg方法：
worker節點：
在節點本地進行多次梯度下降更新參數
server節點：
該方法通過增加了節點本地結算量，減少了通信量。
FedSGD：每次采用client的所有數據集進行訓練，本地訓練次數為1，然后進行aggregation。
C：the fraction of clients that perform computation on each round
每次參與聯邦聚合的clients數量占client總數的比例。C=1 代表所有成員參與聚合
B：the local minibatch size used for the client updates.
client的本地的訓練的batchsize，B=無窮大代表batchsize是整個本地數據集
E：then number of training passes each client makes over its local dataset on each round
兩次聯邦訓練之間的本地訓練的次數
---》C=E=1 ，B=∞時，FedAvg等價於FedSGD
梯度泄露隱私：
梯度實際上是通過函數把用戶數據做了函數變換
