25、深度学习：从联邦学习到未来发展之路

深度学习：从联邦学习到未来发展之路

1. 联邦学习的实现与挑战

传统的深度学习可能会涉及将所有数据集中到一处进行处理，这在现实世界中仍然较为常见，但存在隐私风险。为了保护隐私，我们可以模拟一个联邦学习环境。

假设我们有不同人的电子邮件数据集，例如：

bob = (train_data[0:1000], train_target[0:1000])
alice = (train_data[1000:2000], train_target[1000:2000])
sue = (train_data[2000:], train_target[2000:])

接下来进行训练，每次迭代后对不同人的模型权重进行平均：

for i in range(3):
    print("Starting Training Round...")
    print("\tStep 1: send the model to Bob")
    bob_model = train(copy.deepcopy(model), bob[0], bob[1], iterations=1)

    print("\n\tStep 2: send the model to Alice")
    alice_model = train(copy.deepcopy(model), 
                        alice[0], alice[1], iterations=1)

    print("\n\tStep 3