6、物联网联邦学习：架构、类型、框架与应用

物联网联邦学习：架构、类型、框架与应用

1. 物联网联邦学习架构

物联网联邦学习架构旨在将联邦学习技术集成到物联网系统中，实现分布式物联网设备间的协作和隐私保护机器学习。该架构包含以下关键组件和流程：

1.1 FL 初始化

这是联邦学习过程开始前设置初始条件和参数的阶段，为后续的模型训练和聚合奠定基础，具体步骤如下：
1. 定义问题 ：确定数据源、目标任务，并指定用于模型评估的性能指标。
2. 设计模型架构 ：选择优化算法，定义模型参数，确定参与客户端之间的数据划分。
3. 准备数据集 ：数据所有者负责收集或生成专门用于训练模型的数据。
4. 启动训练 ：中央服务器为参与客户端提供初始模型参数，可以通过随机初始化或利用大型数据集的预训练。

1.2 本地训练

在本地训练之前，需要进行数据准备，包括以下步骤：
1. 客户端注册 ：符合条件的客户端或物联网设备自愿在联邦学习系统中注册，通常是向中央服务器或指定实体注册。
2. 客户端选择 ：从注册的客户端池中精心选择一部分客户端参与每次迭代，考虑设备能力、数据质量和多样性等标准，以确保其具有代表性和有效性。
3. 数据收集 ：从选定的客户端收集数据，每个客户端贡献其本地存储或生成的数据。
4. 数据处理 ：对收集