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一 背景
最近总结本人的公众号的时候，发现一个问题：对于联邦学习的文章，根本都是在讲述纵向联邦学习，对于横向联邦学习的技术波及较少，所以灵机一动之下，决定写几篇文章来压压箱子底。
横向联邦：古代挪动设施能够拜访大量适宜学习模型的数据，这些数据反过来能够大大提高设施上的用户体验。例如，语言模型能够进步语音辨认和文本输出，图像模型能够主动抉择好的照片。然而，这些丰盛的数据通常是隐衷敏感的、数量很大的，或者两者兼有，这可能会阻止记录到数据中心并应用惯例办法在那里进行剖析训练。
所以针对于此研发人员设计了一种新的模式，即让训练数据分布在挪动设施上，并通过汇集本地计算的更新来学习共享模型。咱们将这种模式称为联邦学习。
本篇文章作为介绍横向联邦学习的首作，次要解说下横向联邦学习的模式、难点、参数的更新形式，后续文章会陆续从以下方面进行介绍；
- 高效的共享模型构建构建更新模式；
- 构建更新共享模型中的隐衷平安危险以及应答伎俩；
- 横向联邦学习的前沿技术；
二 横向联邦学习面临的难题
任何问题都不是孤立存在的，都是有着千头万绪的分割。其实对于横向联邦学习的场景，如果是相熟机器学习框架的同学来说，可能不会感觉非常生疏。云端数据中心的分布式机器学习能够有成千盈百的节点，比照横向联邦学习有肯定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的 Non IID 问题，然而横向联邦学习的场景更加简单，基础设施绝对云端的对立高速基建存在十分大的差别，同时加上隐衷爱护机制，这就造成了横向联邦学习的零碎设计会更加的简单，以撑持各种异构的底层基建。
在云端分布式训练过程中，通信是重大的瓶颈，研发人员花了大量的精力进行优化，其模式特点进一步形容：
- 现有的工作通常要求客户端的数量远远小于每个客户端的示例数量；
- 数据以 IID 的形式散布在客户端，每个节点有雷同数量的数据点；
横向联邦学习与云端分布式训练有很多相似的中央，咱们能够把云端的 Worker 机器看做是客户端，把每个 Worker 负责训练的数据看做是客户端独有的数据，然而从整体来说，还是有很大不同与挑战。
- 设施的异构性，不稳固；
- 通信网络的异构性、不稳固、不牢靠；
- 数据的异构性，Non IID 问题（云端数据与机器非公有附属关系，能够通过 Global Shuffle 解决）；
- 框架的算法效率，通信的频率等；
- 训练过程中的隐衷性；
三 横向联邦学习的参数更新机制
本节次要介绍横向联邦学习的模型更新机制，先介绍两种
- FedSGD
- FedAvg
上面咱们就别离介绍下这两种模型更新机制的办法、不同与优缺点等；
3.1 FedSGD
相似于云端数据中心外面的分布式机器学习的同步模式，通过梯度的传输进行模型的全局更新。最近大量的深度学习的胜利利用简直齐全依赖于随机梯度降落（SGD）的变体作为优化算法，因而，咱们很天然地从 SGD 开始构建联邦优化的算法。咱们能够通过应用所选设施上的所有数据来抉择批处理，所以咱们将这个简略的基线算法称为 FedSGD。
-
Client 节点流程
- 客户端收到来自服务端的模型参数 w 的信息；
- 客户端应用服务端的模型参数 w 进行本地模型的更新；
- 客户端应用本地数据进行训练，并且计算本地梯度 $g_i$;
- 客户端将计算的梯度 $g_i$，发送到服务端；
-
Server 节点流程
- 服务端本轮训练选取 n 个客户端；
- 服务端将目前模型参数播送到所有参加本轮训练的 n 个客户端；
- 服务端期待接管本轮训练所有参加客户端的梯度信息 $g_1, g_2,…,g_n $;
- 服务端计算整体的梯度 $g = g_1 + g_2 + … + g_n$
- 计算模型最新参数 $w = w – \lambda * g $，并且更新参数，期待下一轮计算；
3.2 FedAvg
下面形容算法能够了解为一个端点的简略的一次均匀，其中每个客户求解最小化其部分数据损失的模型，并对这些模型进行聚合以产生最终的全局模型。这种办法在带有 IID 数据的凸状况下失去了宽泛的钻研，家喻户晓，在最坏状况下，产生的全局模型并不比在单个客户端上训练模型更好，所以咱们须要针对联邦学习钻研一种新的模型更新办法。
咱们在回顾下联邦学习中咱们比拟辣手的问题：
- 数据的 IID 问题
- 通信的问题
在云端分布式训练模式下，针对数据的 IID 问题，个别的解法是在云端训练之前，对大规模的样本数据进行全局 Shuffle 打散操作，将 Non IID 问题转化为 IID 问题。通信方面呢，有 All Reduce 模式以及一些其余流量包合并的机制，上面咱们看看在联邦学习中如何解决这些问题。
FedAvg 与 FedSGD 的不同点在于：
- 传递数据的不同：FedSGD 传递的是梯度 g，FedAvg 传递的是模型参数 w；
- 传输效率不同：FedAvg 会在本地通过多轮的训练，先对本地模型通过 Loss 的多轮优化，在同步最初的优化参数 w 到服务端。
- 模型聚合的形式不同：服务端针对客户端返回的参数 w 进行均匀聚合，冀望通过这种形式解决数据的 Non IID 问题。
- 安全性：FedAvg 在本地通过多轮训练，对于模型的保护性更好。
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Client 节点流程
- 客户端收到来自服务端的模型参数 w 的信息；
- 客户端应用服务端的模型参数 w 进行本地模型的更新；
- 客户端应用本地数据进行训练，并且计算本地梯度 $g_i$;
- 客户端将计算的梯度 $g_i$，发送到服务端；
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Server 节点
- 服务端本轮训练选取 n 个客户端；
- 服务端将目前模型参数播送到所有参加本轮训练的 n 个客户端；
- 服务端期待接管本轮训练所有参加客户端的梯度信息 $g_1, g_2,…,g_n $;
- 服务端计算整体的梯度 $g = g_1 + g_2 + … + g_n$
- 计算模型最新参数 $w = w – \lambda * g $，并且更新参数，期待下一轮计算；
四 番外篇
集体介绍：杜宝坤，隐衷计算行业从业者，从 0 到 1 率领团队构建了京东的联邦学习解决方案 9N-FL，同时主导了联邦学习框架与联邦开门红业务。
框架层面：实现了电商营销畛域反对超大规模的工业化联邦学习解决方案，反对超大规模样本 PSI 隐衷对齐、平安的树模型与神经网络模型等泛滥模型反对。
业务层面：实现了业务侧的开门红业务落地，创始了新的业务增长点，产生了显著的业务经济效益。
集体比拟喜爱学习新货色，乐于钻研技术。基于从全链路思考与决策技术布局的考量，钻研的畛域比拟多，从工程架构、大数据到机器学习算法与算法框架均有波及。欢送喜爱技术的同学和我交换，邮箱：baokun06@163.com
五 公众号导读
本人撰写博客曾经很长一段时间了，因为集体涉猎的技术畛域比拟多，所以对高并发与高性能、分布式、传统机器学习算法与框架、深度学习算法与框架、明码平安、隐衷计算、联邦学习、大数据等都有波及。主导过多个大我的项目包含批发的联邦学习，社区做过屡次分享，另外本人保持写原创博客，多篇文章有过万的浏览。公众号 秃顶的码农 大家能够依照话题进行间断浏览，外面的章节我都做过依照学习路线的排序，话题就是公众号外面上面的标红的这个，大家点击去就可以看本话题下的多篇文章了，比方下图（话题分为：一、隐衷计算 二、联邦学习 三、机器学习框架 四、机器学习算法 五、高性能计算 六、广告算法 七、程序人生），知乎号同理关注专利即可。
<font color=red> 所有有为法，如梦幻泡影，如露亦如电，应作如是观。</font>
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