从刚开始的2018年至2019年间，FATE和主攻横向联邦学习的TensorFlow分庭抗礼，到2019年后，众多初创公司或以FATE为内核，或推出新系统。...一路至今，用杨强的话来说，现在的联邦学习已经进入到“合久必分”的状态。 正是在此基础上，联邦学习发展出第二阶段，可信联邦学习。...如果是一个极端安全的模型，安全到不能实际使用，这东西也没用。” 对此，论文《联邦学习中隐私与模型性能没有免费午餐定理》通过研究给出的答案是：隐私保护、模型性能、算法效率三者需要平衡，且可以平衡。...文章从信息论的角度，为联邦学习中隐私泄露和效用损失的分析提供了一个通用框架。...△FedCG概述图 它结合条件生成对抗网络和分割学习，不是暴露提取器，而是通过与服务器共享客户端的生成器来聚合客户端的共享知识，从而提高本地网络的性能。
的代码实现 KBS 2021 | 联邦学习综述 WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述 谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架...数据介绍 联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。...各个地区应该就如何制定特征集达成一致意见，本文使用的各个地区上的数据的特征是一致的，可以直接使用。 不过有一点需要注意：客户端参与联邦学习的主要动机是获得更好的模型。...客户端如果没有足够的私人数据来开发准确的本地模型，就可以从联邦学习的模型中获益。然而，对于有足够私人数据来训练准确的本地模型的客户来说，参与联邦学习是否有好处是有争议的。...联邦学习 原始论文中提出的FedAvg的框架为： 本文中需要利用各个客户端的模型参数来对服务器端的模型参数进行更新，这里采用TensorFlow的Keras模块来简单搭建了一个神经网络： model
这些挑战也使得联邦学习的评估实验相较于传统ML更为复杂。 表 1：FedScale与现有框架的比较，具体区别请参考论文。...这是因为这些基准主要是从传统的 ML 基准（例如，MLPerf）中借⽤的，或者是为模拟联邦学习环境设计的，例如 TensorFlow Federated或PySyft。...真正的联邦学习每轮训练通常涉及数以千计的参与者，但在计算资源有限的情况下，现有的基准测试平台大多只能⽀持每轮训练数⼗名参与者；最后，它们中的⼤多数都缺乏方便使用的 API，导致在⼤规模基准测试⽅⾯需要巨...在每一轮联邦学习训练中，其客户端管理器（client manager）使用客户端的行为跟踪来监控客户端是否可用；然后它选择指定数量的客户参与该轮。...例如，当参与者/轮次的数量超过资源容量时（例如，在几个 GPU 上模拟数千个客户端），资源管理器将客户端的过度提交任务放入队列，并在有可用资源时，从该队列中调度新的客户端进行模拟。
本文结合实际案例，分享在 HarmonyOS 应用开发中如何通过高效协作排查跨团队 Bug。感兴趣的同学可以看看！摘要在人工智能快速发展的背景下，模型训练对数据隐私保护提出了新的挑战。...本文探讨了如何通过联邦学习、差分隐私等方法，在保障用户数据隐私的同时，实现AI模型的高效训练。文章包含示例代码及详细分析，以便读者能将理论付诸实践。...代码示例以下代码示例展示了基于 Python 实现的简单联邦学习框架：// 模拟设备上的本地数据集const localDatasets = Array.from({ length: 5 }, () =...全局模型初始化： 全部初始化为零向量，代表全局参数的初始状态。本地训练： 通过 trainLocalModel，每个设备基于自己的数据计算权重，并与全局模型融合。...整体流程： 在联邦学习主循环中增加隐私保护逻辑，同时确保模型训练的有效性。QA环节如何在实际系统中部署联邦学习？可借助现有框架如TensorFlow Federated或PySyft。
对联邦学习技术不断增长的需求带来了大量可用的工具和框架，包括 TensorFlow Federated [38]、Federated AI Technology Enabler [34]、PySyft...跨设备联邦学习设置 本章从应用角度出发，介绍跨设备联邦学习中出现的一些实际问题，以及如何将它们融入到更宽泛的机器学习开发和生态系统部署中。...例如，服务器需要确认手机是否接通电源、在无限带宽 wi-fi 连接状态还是空闲状态，以避免影响设备用户； 广播（broadcast）：选中的客户端从服务器下载当前模型权重和训练程序（如 TensorFlow...研究者对如何展示联邦学习研究提出以下几条温和的建议： 如上表 1 所示，联邦学习设置涉及大量问题。...与具备明确设置和目标的领域相比，准确描述特定联邦学习设置的细节非常重要，尤其是当提出方法做出的假设不适用于所有设置时（如参与所有轮的有状态客户端）； 当然，任何模拟的细节都应得到展示，以便研究可复现。
所以在模型最开始训练时，两边模型各自使用自己有的特征和数据，初始化自己的参数w，然后开始计算。...FederatedScope 训练模块进行抽象，使其不依赖特定的深度学习后端，能兼容 PyTorch、Tensorflow 等不同设备运行环境，大幅降低了联邦学习在科研与实际应用中的开发难度和成本。...联邦学习怎样应用在推荐系统中？ 推荐模型的联邦化具有一定的共性，一个联邦推荐模型的训练框架通常适用于具有相同训练方式的其他模型。...，算法的训练效率较低 在对基于深度学习的推荐算法进行联邦化方面，客户端的存储资源和计算能力通常无法与庞大的神经网络相匹配，并且客户端自身的数据量有限，难以训练出较好的深度学习模型。...边缘计算和知识蒸馏是两个解决客户端资源受限的研究思路 联邦推荐系统的优化 模型压缩、通信策略的改进、激励机制和客户端采样等优化方法如何在联邦推荐模型中应用 如何为特定的推荐模型设计更有效的优化算法 3.3
可以允许多方进行纵向联邦学习吗？ 可以允许。 【06】联邦学习训练后的模型是一个公共的模型，而各个客户端的数据经常是Non-iid的，不知老师对此有何见解？...【10】联邦学习中，不同数据孤岛在联邦学习过程中是否有隐含权重（即算法模型中本身没有设计权重，但实际学习中形成了不同权重）,如何解决？ 联邦学习算法本身按数据量的大小来分配权重，假设数据是分布均匀的。...联邦学习跟迁移学习、元学习相结合是解决小样本场景的有效思路，我们提出的联邦迁移学习就是为了解决这类问题，基于此方向的研究还有很大的空间。 【20】如何衡量不同机构在FL中的贡献？...【24】FATE框架和Tensorflow FederatedFramework框架各有什么优缺点？...将联邦学习和迁移学习相结合是实现该目标的一个很有前途的解决方案。 【32】如何看待差分隐私在联邦学习中的应用？ 差分隐私可以在数据层和梯度层分别应用在联邦学习中，保护用户隐私安全。
FATE：首个支持联邦学习架构体系的工业级联邦学习开源框架 ---- 微众银行在“数据孤岛”和“隐私保护”问题上，是业界的引领者，它提出的联邦学习解决方案能够让多个机构同时协作，通过交换加密的模型参数进行综合训练持续优化模型...微众银行开发的工业级的联邦学习开源框架--FATE（Federated AI Technology Enabler，https://www.fedai.org），作为联邦学习全球首个工业级开源框架，支持联邦学习架构体系...联邦推荐：微众银行首次将联邦学习应用于推荐场景 ---- 推荐系统中算法的目标是挖掘用户和内容、商品之间的联系，根据问题的特点，微众银行将联邦推荐算法总结成三类，如下图所示，包括横向联邦推荐算法（也可称为基于商品的联邦推荐...这些联邦推荐算法基于FATE框架开发，使用统一的优化流程。以纵向联邦推荐的两个场景为例子，杨强教授给大家介绍了纵向联邦矩阵分解和纵向联邦因子分解机的思路和优化方法。...在使用数据的过程中，如何有效的保护隐私和安全是急需解决的问题。微众银行在该方向上做了初步的探索和应用，同时，也在积极推进关于联邦学习国家和国际标准的建立。
AutoML 的技术组件特征工程自动化：通过特征选择与生成算法，优化数据输入。超参数优化：使用网格搜索、贝叶斯优化等方法调节模型参数。模型选择与组合：在多种模型中自动选择最佳方案。...基于 Flower 的联邦学习任务import flwr as flimport tensorflow as tf# 定义客户端class Client(fl.client.NumPyClient):...fl.client.start_numpy_client("0.0.0.0:8080", client=Client())图例：联邦学习系统架构图，展示客户端与服务器的交互。...答：AutoML 更适合标准化场景，面对复杂的定制化任务时仍需人工干预。问：多模态学习如何处理模态缺失问题？答：可以采用模态补全技术或忽略缺失模态。问：联邦学习如何保证数据安全？...参考资料H2O AutoML 官方文档PyTorch 官方教程Flower 联邦学习框架
但对于某些应用场景，基于现有的机器学习算法和框架，使用 Non-IID 数据训练会出现意想不到的负面效果，比如模型准确度低、模型无法收敛等。...算法分析 联邦学习的流程是：初始化模型及各个参数，中央服务器将初始化的模型参数等全局状态发送至全部客户端。...本文主要关注客户端存储的 Non-IID 数据对联邦学习效果的影响，因此假设实验环境为理想状态，即全部客户端都处于随时可连接的状态、客户端的本地数据不变。...在联邦学习中，引入客户端所需的时间成本很低，因此本文使用大批量客户端同步 SGD（Large-batch synchronous SGD）作为基线方法，称为 FederatedSGD（FedSGD）。...在联邦学习场景中，我们无法控制客户端的数据，因此可以在初始化阶段将具有统一分布的全局数据中的一部分数据子集部署到客户端中。
为了解决这个问题，可以将多种隐私增强技术整合到联邦学习中，从安全的更新聚合到使用完全同态加密进行训练。下面我们将简要介绍联邦学习中对隐私的最突出的威胁及其缓解措施。...OpenMined的PySyft、Microsoft的SEAL或TensorFlow Encrypted等库为加密的深度学习提供了工具，这些工具可以应用到联邦学习系统中。...联邦学习代码实现 既然我们已经知道在何处以及为什么要使用联邦学习，那么让我们动手看看我们如何这样做，在这里我们使用鸢尾花数据集进行联邦学习。...我们选择这个库的部分原因是它以一种可访问的方式举例说明了基本的联邦学习概念并且它与框架无关，Flower 可以整合任何构建模型的深度学习工具包（他们在文档中有 TensorFlow、PyTorch、MXNet...对于每一轮，每个客户端在进行几个阶段的训练之前使用提供给fit方法的参数初始化它的参数(在本例中默认为10)。evaluate方法在计算训练数据验证的损失和准确性之前设置参数。
联邦学习是如何应用在视觉领域的？ 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！...这里使用Flask-SocketIO 作为服务端和客户端之间的通信框架。...通过Flask-SocketIO，我们可以轻松实现服务端与客户端的双向通信，Flask-SocketIO 库的安装非常方便，只需要在命令行中输入下面的命令即可： • 服务端创建：先来初始化服务端，下面是初始化服务端的一段简短代码...事件创建后，服务器处在监听状态，等待客户端发送“my event”的请求。...第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识；第二部分介绍如何使用Python 和FATE 进行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例进行讲解，部分案例用Python 代码实现，部分案例采用
联邦学习是如何应用在视觉领域的？ 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！...• 每一个客户方部署联邦学习框架后，其主要工作包括：对本地数据进行预处理；发起联邦学习训练任务；参与联邦学习任务；部署联邦学习模型在本地进行预测和推断。...▊ Flask-SocketIO 基础 在本案例的实现中，我们将使用Python 语言和PyTorch 机器学习模型库，与书中第3章的实现不同，第3章使用普通函数调用的方式模拟服务端与客户端之间的通信，...这里使用Flask-SocketIO 作为服务端和客户端之间的通信框架。...事件创建后，服务器处在监听状态，等待客户端发送“my event”的请求。
比较经典的联邦推荐系统是19年华为提出的FCF，它是第一个基于联邦学习范式的隐式反馈协同过滤框架。...以上提及的算法可以算是基本的联邦学习推荐系统的框架，后续人们对于联邦学习的每个部分进行了优化，接下来将一一介绍。...常规的联邦学习是通过随机的挑选客户端来进行参数的平均聚合更新，针对于此，本文对客户端更新的选择以及参数的聚合方式进行了优化，使得模型更快速的达到收敛的状态。...传统的联邦学习假设服务端模型与客户端模型的大小一样，但这样就对用户的终端设备带来了严峻的考验，因为并不是所有用户都使用土豪金的手机，所以不能像中心服务器训练模型那样可以肆无忌惮的对神经网络加层。...总结 本文总结了几篇基于联邦学习范式的推荐系统，分别从不同的层面对基本的联邦学习更新方式进行了优化，比如如何实现更好的聚合参数、如何更好的挑选待更新的客户端、如何保持更严格的隐私保护、如何减少更新过程中的通信量等
联邦学习能够让推荐系统中的用户重新获得数据的控制权。...图1 联邦推荐系统分类 2 基于联邦学习的推荐系统 2.1 架构设计 与一般联邦学习领域的架构设计类似，在联邦推荐系统的研究中使用的架构可以分为客户端-服务端架构和去中心化架构，如图 2 所示。...在模型训练过程中，客户端能以匿名的方式发送中间参数给其他客户端，从而解决客户端之间的隐私泄露问题。（2）节省服务端的资源。服务端仅需初始化模型参数，将模型参数分发给各个客户端，不需要参与模型的更新。...边缘计算和知识蒸馏是两个解决客户端资源受限的研究思路 目前还没有公开发表的面向序列反馈和异构反馈建模的联邦推荐方法 3.2 联邦推荐系统的优化 模型压缩、通信策略的改进、激励机制和客户端采样等优化方法如何在联邦推荐模型中应用...如何为特定的推荐模型设计更有效的优化算法 3.3 联邦推荐场景中的隐私安全问题 如何衡量联邦场景中的隐私安全问题，并对已有工作中存在的隐私问题，设计一个更为有效的解决方法 如何在可能存在恶意的客户端和服务端或者存在一些数据质量较低的客户端的环境下
联邦学习是一个机器学习框架，它允许用户使用分布在不同位置的多个数据集来训练机器学习模型，同时防止数据泄露并遵守严格的数据隐私法规。 能够防止数据泄露！这也意味着联邦学习或许是解决数据敏感的重要途径。...注意不再是标准联邦学习中的全局状态，该过程可以被设计成使得所有局部模型都收敛到期望的全局解，换句话说就是各个模型逐渐达成共识。...3 如何提高效率 论文的这一部分属于探索各种技术的开放性章节，讨论的问题包括开发更好的优化算法？如何为不同的客户端提供差异化模型？在联邦学习的背景下如何执行机器学习任务？...另外联邦学习的另一个重要的实际考虑因素算法是与其他技术的可组合性，例如根据实际情况调整有状态的优化算法（如ADMM）和有状态的压缩策略。...探究隐私与稳健性之间的张力：往往使用安全聚合技术来加强隐私保护，但通常会使防御敌意攻击变得更加困难，因为中央服务器只看到客户端更新的集合，因此，研究在使用安全聚合时如何防御敌意攻击非常重要。
3：客户机设备按照算法 1 中的描述进行本地更新。工作进程可以根据客户机设备的可用性在两种状态之间切换：工作状态和空闲状态。4、5、6：客户机设备通过协调器将本地更新的模型推送到中央服务器。...在实际应用中，经典联邦学习面临了这样一个问题：* 如何利用联邦学习中的全局模型来找到一个针对每个客户端数据进行个性化适配处理的“个性化模型”*？...（4） Per-FedAvg 是一个元学习方法，基于经典元学习的与模型无关的元学习（MAML）框架，Per-FedAvg 的目标是找到一个全局模型ω，可以用它作为初始化全局模型，进一步对损失函数执行梯度更新...联邦多任务学习 3.2.4 联邦蒸馏方法 在经典联邦学习框架中，所有的客户机（例如参与的边缘设备）都必须同意在全局服务器和本地客户机上训练得到的模型的特定体系结构。...本文选择了专门针对于设备异构性和模型异构性问题的两篇文章进行详细分析，最后还选择了一篇文章介绍在物联网应用的云边缘架构中使用的个性化联邦学习框架。
但这些行为数据通常在业务APP、新闻站点、游戏或内容等其他产品中，由于数据中包含着用户的很多个人隐私信息，无法直接拿来使用，数据彼此之间形成了“孤岛”。...如何在保护用户隐私的前提下，联合多个数据源进行模型训练，成为一个新的挑战。 数据孤岛与隐私 发展历程 针对数据孤岛问题，联邦学习，一种新的机器学习技术为这一挑战提出了一种的解决方案。...这里介绍几个主要的框架： 2019年1月，谷歌发布了TensorFlow 2.0 Alpha版本，其中包括特性TFF（TensorFlow Federated)。...基于对业务和现有技术方案的调研，团队重新设计了一种“去中心化”的联邦学习框架，无需依赖可信第三方。...在上述系统框架的基础上，再抽象出一层算法协议层，利用平台提供的计算、加密、存储、状态同步等基本操作接口，实现各种联邦机器学习算法。
为了解决这些限制，作者提出了一种简单、可扩展的个性化联邦学习框架 Ditto，以同时提高联邦学习的准确性、公平性和稳健性。...这一特点促使人们开发出无状态的跨设备 FL 方法：即在一轮又一轮的训练中不维护每一个客户端的模型或变量状态，而且每一个客户端没有唯一的标识符。...前三种算法是无状态的，适合于跨设备的 FL 设置。 Local Training 是指每个客户端使用自己的数据训练一个本地模型，而不与其它客户端合作。...在 Motley 中，作者探索了两种初始化策略：随机和与 FedAvg 的 warm start。 多任务学习（MTL）是一类用于通过学习任务关系（显性或隐性）为一组任务提供个性化模型的方法。...每个 "任务" 对应于 FL 设置中的一个客户端。MTL 方法通常要求客户端是有状态的，因此，更适合于 cross-silo 的设置。
作为隐私计算体系的重要技术之一，联邦学习（Federated Learning，FL）是一种使用中央服务器训练共享全局模型的机制，同时将所有敏感数据保存在数据所属的本地机构中，为连接分散的医疗数据源和保护隐私提供了巨大前景...什么是联邦学习？ 联邦学习是一个用中央服务器从分散在大量不同客户端的数据中训练一个高质量的共享全局模型的问题。...在联邦学习环境中，训练数据仍然分布在大量的客户端上，每个客户端都有不可靠性和相对缓慢的网络连接。...四种应对联邦学习通讯挑战的方法：模型压缩、客户端选择、减少更新、P2P学习 为了避免恶意的客户端从模型训练过程中学习推测出其他客户端的数据、保护模型构建者及数据提供方的隐私，有两种常用的理论框架：多方安全计算...例如相关研究正在使用联邦学习来预测患者对某些治疗和药物的抵抗力，以及他们对某些疾病的生存率；另一项研究测试了一个保护隐私的框架，用于预测入住重症监护室（ICU）病人的院内死亡情况。
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