一文详解百度、谷歌、京东、腾讯在分布式网络训练下的联邦学习解决方案

fedprox | fedavg | 联邦学习

机器学习 | 差分隐私 | 分布式网络训练

随着机器学习、隐私计算、高性能计算、深度学习训练、差分隐私的快速发展，如今的人工智能仍然面临两大挑战。一是在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在；另一个是加强数据隐私和安全。为这些挑战提出了一个可能的解决方案：安全联邦学习。其中包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。

联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在不需要交换本地个体或样本数据的前提下，仅通过交换模型参数或中间结果的方式，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡，即“数据可用不可见”、“数据不动模型动”的应用新范式。许多客户端（例如移动设备或整个组织）在中央服务器（例如服务提供商）的编排下协同训练一个模型，同时保持训练数据的分散。联邦学习体现了集中数据收集和最小化的原则，可以减轻许多由传统的、集中的机器学习和数据科学方法造成的系统性隐私风险和成本。

联邦学习涉及在大规模分布式网络中训练机器学习模型。虽然联合平均（fedavg）是在此设置中训练非凸模型的主要优化方法，但在跨统计异构设备（即每个设备以非相同的时尚。众所周知的 fedprox 框架来解决统计异质性，它包含了 fedavg 作为一个特例。通过一种新颖的设备相异性假设为 fedprox 提供收敛保证，能够表征网络中的异质性，最后，对一套联合数据集进行了详细的实证评估，证明了广义 fedprox 框架相对于 fedavg 在异构网络中学习的鲁棒性和稳定性有所提高。

联邦学习科研论文成果现状

一、论文发表量复合年增长率为 40%

基于 AMiner 系统，通过关键词组在标题和摘要中检索 2016 年至 2021 年论文数据。结果显示，研究时段内联邦学习相关论文共计 4576 篇， 自 2016 年被提出以来，研究论文数量逐年增多， 到 2021 年的复合年增长率为 40.78%，相关论文趋势如下图所示。

联邦学习研究论文趋势（2016-2021 年）

二、论文发布量以中美两国为引领

根据论文作者所在机构所属国家进行排序分析，发现近年来联邦学习论文发布量 TOP 10 国家依次是中国、美国、英国、俄罗斯、德国、印度、澳大利亚、加拿大、日本和法国。相关论文量较突出的国家是中国（1245 篇）和美国（1175 篇）详细信息如下图所示。

联邦学习论文发表量 TOP 10 国家（2016-2021 年）

三、研究热点涵盖应用、系统和模型设计、安全隐私三个领域

1、总体研究热点

总体来看，基于 AMiner 系统的论文热词分析，发现 2016-2021 年联邦学习领域的研究热点 TOP 10 按热度递减依次包括：Internet of Things（物联网）、blockchain（区块链）、edge computing （ 边缘计算 ）、optimization （优化）、deep  network（深度网络）、aggregation（聚合）、differential privacy（差分隐私）、healthcare（医疗保健）、Multiparty Computation（多方计算）、reinforcement learning（强化学习）等，如图所示。可见，在研究时段内，联邦学习的主要研究热点是关于应用及相关算法模型。

2016-2021 年联邦学习领域研究热点词云图

2、主题热点趋势

通过 TF-IDF 算法对所研究时段内每一年的联邦学习主题相关论文数量进行计算，获取论文数量 TOP 30 的热点词，然后聚合成联邦学习的应用 （application）、系统和模型设计（system and model design ） 和安全隐私（ secure and privacy）三个主题领域的研究热点集。这三个细分主题的研究趋势呈现出如下特征。 

在应用研究领域，联邦学习的研究热点按照总热度由高到低依次包括物联网（Internet of things）、边缘计算（ edge computing ）、 医疗保健 （healthcare）、车辆交互（vehicle）、无线通信（ wireless communication ）、 数据库 （database）、以及推荐 （recommendation），详细信息如图所示。