聯邦學習
聯合學習可以在許多設備或組織之間訓練共享模型，而無需在一個地方收集原始資料。
概述
Only model updates travel to the server, so the sensitive data stays where it lives.
深入探討
在正常訓練中，所有資料都集中在中央伺服器上。聯邦學習扭轉了這一局面：將一個全局模型發送給參與者（電話、醫院、銀行），每個模型在本地根據自己的數據進行訓練，並且只發回由此產生的權重變化。伺服器將這些更新平均到改進的全域模型中並重複。 Google 引入了 Gboard 的想法，改進了數百萬部手機的鍵盤預測，而無需上傳人們輸入的內容。這種方法在數據私密、受監管或太大而無法移動的情況下大放異彩，例如遍布醫院的醫療記錄。挑戰包括不可靠的設備、參與者之間差異巨大的數據（非獨立同分佈數據），以及原始更新仍然可能洩漏信息，這就是它與隱私技術結合使用的原因。
技術洞察
經典演算法是聯合平均（FedAvg）：每個客戶端運行幾個本地梯度下降步驟，然後伺服器對新權重進行加權平均，通常根據每個客戶端擁有的資料量進行加權。由於客戶端在同步之前進行多個步驟的訓練，因此與發送每個梯度相比，通訊輪數急劇下降。為了阻止更新洩漏數據，聯合系統添加了安全聚合（使伺服器只能看到組合總和）和差分隱私（注入校準雜訊）。
戰略影響
成本與預算
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
更明確的決策
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
品質管控
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
聯邦學習的未來
聯合學習正在從鍵盤轉向醫療保健、金融和物聯網領域的跨組織使用，而 HIPAA 和 GDPR 等法規使得資料共享變得困難。預計與差分隱私和安全聚合的更緊密整合，以及 TensorFlow Federated、Flower 和 NVIDIA FLARE 等成熟的生產框架。大型語言模型的聯合微調是一個不斷發展的前沿領域，讓組織可以共同改進機密文本的模型。更好地處理分佈不均和不可靠的參與者仍然是研究的關鍵。
現實世界的實施
Google Gboard 改進了跨手機的下一個單字和表情符號預測，無需上傳按鍵。
醫院聯合訓練診斷影像模型，而不共享受保護的病患記錄。
銀行在詐欺偵測模型上進行合作，同時保持每個機構的交易隱私。
Apple 使用本地學習來個人化裝置上的功能，例如 QuickType 和 Siri 建議。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
不斷探索
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常見問題
What is Federated Learning?
聯合學習可以在許多設備或組織之間訓練共享模型，而無需在一個地方收集原始資料。只有模型更新才會傳輸到伺服器，因此敏感資料保留在其所在位置。
聯邦學習的核心思想是什麼？
聯邦學習將原始資料保存在本地；每個參與者都使用自己的資料進行訓練，並僅發送伺服器組合的模型更新。
聯合平均 (FedAvg) 演算法在伺服器上有什麼作用？
FedAvg 將客戶本地訓練的權重合併到一個改進的全域模型中，通常會根據每個客戶使用的資料量對其進行加權。
哪個產品以使用聯邦學習來改進預測而聞名？
Google 使用 Gboard 中的聯合學習來改進數百萬部手機的文字預測，而無需收集使用者輸入的內容。
為什麼聯邦學習對醫療數據有吸引力？
健康數據是私有且受到監管的，因此將其保留在本地，同時仍建立共享模型比將其集中更符合 HIPAA 等法律。
為什麼僅模型更新不會自動完全私有？
梯度和權重變化可以揭示有關訓練範例的詳細信息，這就是為什麼添加安全聚合和差分隱私的原因。