19、联邦学习与接收处理复杂度降低：技术解析与应用前景

联邦学习与接收处理复杂度降低：技术解析与应用前景

1. 联邦学习概述

在机器学习领域，数据隐私一直是一个关键问题。传统的集中式机器学习和边缘机器学习（EdgeML）在数据隐私保护方面存在一定的局限性。集中式机器学习需要将所有数据集中到一个中心位置进行训练，这可能会导致数据隐私泄露的风险。而EdgeML虽然减轻了将所有数据集中进行推理的需求，但仍然需要在中心位置训练全局模型，并且需要收集一些数据来构建训练数据集，因此也不能完全确保数据隐私。

1.1 联邦学习的概念

2016年，谷歌提出了联邦学习（Federated Learning，FL）的概念。这是一种分布式的模型训练方法，它允许在一组设备上进行模型训练，同时保证数据不会离开设备。在训练过程结束后，会得到一个可以在各个设备上使用的全局模型。

1.2 联邦学习的过程

联邦学习的过程主要包括以下四个步骤，这些步骤会不断重复，直到全局模型收敛：
1. 选择初始模型设计 ：首先为训练选择一个初始的全局模型。
2. 分发模型 ：将初始全局模型分发给一组被称为客户端或节点的设备。
3. 本地训练 ：每个设备在其本地数据集上对模型进行一定次数的迭代训练。
4. 模型聚合 ：将各个设备上的模型更新集中收集起来，并聚合为一个新的全局模型。

最后，将新训练好的全局模型分发给不同的设备，以便在边缘进行推理。

1.3 联邦学习与EdgeML的结合

联邦学