联邦学习
联合学习可以在许多设备或组织之间训练共享模型，而无需在一个地方收集原始数据。
概述
Only model updates travel to the server, so the sensitive data stays where it lives.
深入探讨
在正常训练中，所有数据都集中在中央服务器上。联邦学习扭转了这一局面：将一个全局模型发送给参与者（电话、医院、银行），每个模型在本地根据自己的数据进行训练，并且只发回由此产生的权重变化。服务器将这些更新平均到改进的全局模型中并重复。 Google 引入了 Gboard 的想法，改进了数百万部手机的键盘预测，而无需上传人们输入的内容。这种方法在数据私密、受监管或太大而无法移动的情况下大放异彩，例如遍布医院的医疗记录。挑战包括不可靠的设备、参与者之间差异巨大的数据（非独立同分布数据），以及原始更新仍然可能泄漏信息，这就是它与隐私技术结合使用的原因。
技术洞察
经典算法是联合平均（FedAvg）：每个客户端运行几个本地梯度下降步骤，然后服务器对新权重进行加权平均，通常根据每个客户端拥有的数据量进行加权。由于客户端在同步之前进行多个步骤的训练，因此与发送每个梯度相比，通信轮数急剧下降。为了阻止更新泄漏数据，联合系统添加了安全聚合（使服务器只能看到组合总和）和差分隐私（注入校准噪声）。
战略影响
成本与预算
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
更清晰的判决
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
质量控制
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
联邦学习的未来
联合学习正在从键盘转向医疗保健、金融和物联网领域的跨组织使用，而 HIPAA 和 GDPR 等法规使得数据共享变得困难。预计与差分隐私和安全聚合的更紧密集成，以及 TensorFlow Federated、Flower 和 NVIDIA FLARE 等成熟的生产框架。大型语言模型的联合微调是一个不断发展的前沿领域，让组织可以共同改进机密文本的模型。更好地处理分布不均和不可靠的参与者仍然是研究的关键。
现实世界的实施
Google Gboard 改进了跨手机的下一个单词和表情符号预测，无需上传击键。
医院联合训练诊断成像模型，而不共享受保护的患者记录。
银行在欺诈检测模型上进行合作，同时保持每个机构的交易私密性。
Apple 使用本地学习来个性化设备上的功能，例如 QuickType 和 Siri 建议。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
不断探索
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常见问题
What is Federated Learning?
联合学习可以在许多设备或组织之间训练共享模型，而无需在一个地方收集原始数据。只有模型更新才会传输到服务器，因此敏感数据保留在其所在位置。
联邦学习的核心思想是什么？
联邦学习将原始数据保存在本地；每个参与者都使用自己的数据进行训练，并仅发送服务器组合的模型更新。
联合平均 (FedAvg) 算法在服务器上有什么作用？
FedAvg 将客户本地训练的权重合并到一个改进的全局模型中，通常根据每个客户使用的数据量对其进行加权。
哪个产品以使用联邦学习来改进预测而闻名？
Google 使用 Gboard 中的联合学习来改进来自数百万部手机的文本预测，而无需收集用户输入的内容。
为什么联邦学习对医疗数据有吸引力？
健康数据是私有且受到监管的，因此将其保留在本地，同时仍构建共享模型比将其集中更符合 HIPAA 等法律。
为什么仅模型更新不会自动完全私有？
梯度和权重变化可以揭示有关训练示例的详细信息，这就是添加安全聚合和差分隐私的原因。