概述
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。只有模型更新才會傳輸到伺服器，因此敏感資料保留在其所在位置。
聯合學習是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
在正常訓練中，所有資料都集中在中央伺服器上。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。
技術洞察
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。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）。
掌握聯邦學習
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。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。聯合學習是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。为了建立深入的理解，请将联邦学习视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在實踐中，使用聯邦學習的強大團隊根據可靠性和成本優化架構、數據和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
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。
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。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
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。
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。
實施模式
聯邦學習的實踐
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。
Google Gboard 无需上传击键即可改进手机上的下一个单词和表情符号预测 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
聯邦學習的實踐
医院联合训练诊断成像模型，而不共享受保护的患者记录。
医院联合训练诊断成像模型而不共享受保护的患者记录当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
聯邦學習的實踐
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力提高和错误成本时，通常会得到更好的结果。
聯邦學習的實踐
Apple 使用本地学习来个性化设备上的功能，例如 QuickType 和 Siri 建议。
Apple 使用本地学习对 QuickType 和 Siri 建议等设备上功能进行个性化 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
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。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。