【大数据技术】联邦学习的总结

【大数据技术】联邦学习的总结

【大数据技术】联邦学习的总结

• 联邦学习
• • 定义
  • 过程
  • 特点
  • 分类
  • 不同的联邦学习模式
  • 联邦学习的构架

联邦学习

关于联邦学习
“数据不动模型动”，这是联邦学习的核心，让模型在不同机构之间、端和云之间进行沟通交流。那它产生的效果是什么？
——“数据可用不可见”，这里所说的不可见，是别人看不见你的数据，你也看不见别人的数据，即数据和模型都保留在本地，建模的过程也保证了数据的安全。

定义

联邦学习（Federated Learning）实际上是一种加密的分布式机器学习技术，参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密（混淆）形态的前提下共建模型。它可以实现各个企业的自有数据不出本地，而是通过加密机制下的参数交换方式，即在不违反数据隐私法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型。在这样一个机制下，参与各方的身份和地位相同，成功实现了“共同富裕”的目标。

过程

联邦学习的过程分为自治和联合两部分。
自治的部分：首先，两个或两个以上的的参与方们在各自终端安装初始化的模型，每个参与