在上一篇博文《聯邦學習中的模型聚合》中，我們關注了在聯邦學習中模型聚合(參數通信)的問題，但是對每一個client具體的模型架構設計和參數優化方法還沒有討論。本篇文章我們關注具體模型結構設計和參數優化。 首先，在我follow的這篇篇論文[1]中（代碼參見[2]）不同的client有一個集成模型 ...

1 導引 聯邦學習做為一種特殊的分布式機器學習，仍然面臨着分布式機器學習中存在的問題，那就是設計分布式的優化算法。 以分布式機器學習中常采用的client-server架構（同步）為例，我們常常會將各client節點計算好的局部梯度收集到server節點進行求和，然后再根據這個總梯度進行權重 ...

當今的AI仍然面臨兩個主要挑戰： 一是在大多數行業中，數據以孤立的孤島形式存在。 另一個是加強數據隱私和安全性。 我們為這些挑戰提出了一種可能的解決方案：安全的聯邦學習。 聯邦學習是一種新興的機器學習方案。與傳統的集中式機器學習不同，聯邦學習通過將訓練任務下放到用戶側，僅將訓練 ...

視頻：鏈接 介紹 聯邦學習是一種不需要收集各數據擁有方所有的數據，便能協作地訓練一個模型的機器學習過程 旨在建立一個基於分散數據集的聯邦機器學習模型。在模型訓練過程中，隱私數據不離開本地，各方僅交換模型相關的信息或加密的數據，已訓練好的聯邦學習模型可以置於聯邦學習系統的各參與方，也可以在多方 ...

聯邦學習（Federated Learning） from： https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 聯邦學習 ...

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聯邦學習大火，主要是解決數據孤島問題，即如何在符合數據隱私的基礎上，實現多方數據不出本地，但是卻能聯合訓練一個共有大模型的目的，對於需要中心的縱向聯邦學習，是需要中心先下發公鑰，而后期會出現中心能夠完全掌握整個模型的情況。那么在更嚴格情況，AB都互不信任，C放在哪都不合適。 1 准備部分 ...

　　早在21世紀初期，在自動化領域就在面臨一個問題就是“信息孤島”，也就是在過程控制過程中，不同的控制環節采用了不同的自動控制系統並且采用和設計了自己專有的控制網絡技術,這導致難以實現不同廠家控制設備的開放的系統集成,系統具有較強的封閉性和“信息孤島”現象,系統內大量有用信息難以有效獲取並實現開放 ...