【群体学习综述笔记】 论文：Swarm learning a survey of concepts, applications, and trends

论文标题

Swarm learning: a survey of concepts, applications, and trends
群体学习的综述
作者： Mohammed A. A. Al-qaness（浙江师范大学物理与电子信息工程学院）、Elham Shammar 和 Xiaohui Cui（武汉大学网络空间安全学院）
时间：2025.2.28
网址链接：pdf

论文背景

群体学习是与慧与科技公司（HPE）合作开发的一种去中心化机器学习框架，它允许在设备上训练模型，而无需传输原始数据。群体学习研究论文的自2020年开始数量稳步增长。

论文目标

1. 群体学习的关键概念、架构和组件在分布式学习环境中是如何协同工作的？
2. 群体学习在性能、隐私和可扩展性方面与联邦学习、分布式联邦学习（去中心化联邦学习）以及群体智能相比如何？
3. 群体学习在医疗保健、金融和物联网等行业的具体应用有哪些？这些应用如何从其使用中获益？
4. 在现实世界应用中采用和实施群体学习时面临的主要挑战是什么，特别是在数据隐私、通信开销和系统可扩展性方面？

论文内容概述

1.群体学习的关键概念

群体学习（Swarm Learning，SL）的去中心化结构通过在边缘节点进行本地数据处理，加快了训练速度，减少了延迟，并利用了去中心化节点的计算能力。它最小化了通信开销，并使用区块链进行安全的模型更新，同时动态的领导者选举优化了训练过程。群体学习能够有效地处理非独立同分布数据，提高模型的稳健性和准确性，并在具有不同计算能力的节点之间优化资源利用。

概念解释

1.边缘节点的本地数据处理

• 加快训练速度：在群体学习中，每个边缘节点（如物联网设备、移动设备或本地服务器）都在本地处理数据并训练模型。这种本地数据处理方式避免了将数据传输到中央服务器的需要，从而显著减少了数据传输的时间和带宽消耗。由于数据处理在本地完成，模型训练可以更快地进行，从而加快了整体训练速度。
• 减少延迟：本地数据处理还减少了因数据传输和中央服务器处理而产生的延迟。边缘节点可以直接在本地数据上进行训练，生成模型参数，并将这些参数上传到区块链网络。这种去中心化的处理方式确保了模型更新的及时性，进一步提高了系统的响应速度和效率。
• 分布式计算：群体学习充分利用了去中心化节点的计算能力。每个节点独立进行模型训练，生成本地模型参数。这些参数通过区块链网络共享，使得全局模型能够在不依赖中央服务器的情况下进行更新优化。这种分布式计算方式不仅提高了计算效率，还增强了系统的可扩展性。
• 资源优化：通过利用边缘节点的计算能力，群体学习能够在具有不同计算能力的节点之间优化资源利用。即使某些节点的计算能力较弱，它们仍然可以参与模型训练，贡献自己的数据和计算资源。这种资源优化方式确保了系统的高效运行，同时充分利用了所有节点的计算能力。

2. 最小化通信开销

• 参数共享：在群体学习中，节点之间共享的是模型参数，而不是原始数据。这种方式显著减少了通信开销，因为模型参数通常比原始数据小得多。通过仅传输模型参数，群体学习能够在保持数据隐私的同时，降低通信成本。
• 区块链技术：区块链技术进一步优化了通信过程。区块链网络中的节点通过智能合约和共识机制进行通信和协作，确保了模型参数的安全传输和更新。这种去中心化的通信方式减少了对中央服务器的依赖，进一步降低了通信开销。

3. 使用区块链进行安全的模型更新

• 安全性和隐私保护：区块链技术为群体学习提供了强大的安全性和隐私保护。通过加密技术和共识机制，区块链确保了模型参数在传输和存储过程中的安全性和完整性。智能合约可以自动验证和记录节点之间的交互，防止恶意行为和数据篡改。
• 模型更新：区块链网络中的领导者节点负责收集和聚合模型参数，生成新的全局模型。这个过程通过区块链的共识机制进行协调，确保了模型更新的透明性和可靠性。区块链的不可篡改特性保证了模型参数的真实性和可信性，从而提高了模型的准确性和性能。

4. 动态的领导者选举优化训练过程

• 动态选举：群体学习通过动态的领导者选举机制优化训练过程。在每个训练周期结束时，区块链网络动态选择一个节点作为领导者。领导者节点负责收集其他节点的模型参数，并通过加权平均等方法更新全局模型。这种动态选举机制确保了系统的公平性和效率，防止了单个节点的过度依赖。
• 优化训练：动态的领导者选举机制还优化了训练过程。通过在不同的节点之间轮流担任领导者，群体学习能够充分利用每个节点的计算能力和数据资源。这种机制提高了系统的容错性和鲁棒性，确保了模型训练的高效进行。

5. 处理非独立同分布数据

• 数据异构性：群体学习能够有效地处理非独立同分布（Non-IID）数据。在实际应用中，不同节点的数据分布可能存在显著差异，例如在医疗领域，不同医院的患者数据可能具有不同的特征和分布。群体学习通过在多个节点上训练模型，能够利用这些数据的多样性，提高模型的泛化能力和准确性。
• 模型稳健性：通过处理非IID数据，群体学习提高了模型的稳健性和准确性。每个节点