联邦学习:Federated-Learning-ITADN社区

联邦学习:Federated-Learning

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简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》

最新的《联邦学习(Federated Learning)》报告

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本报告深入探讨了联邦学习（Federated Learning）领域的最新进展与挑战，涵盖了算法优化、隐私保护及跨行业应用等方面。联邦学习（FL）是一种机器学习框架，在这种框架下，多个客户（例如移动设备或整个组织）可以在数据保持分散的情况下协同训练一个模型。

联邦学习(Federated Learning)的分类与架构设计

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本文探讨了联邦学习（Federated Learning）的不同类别及其架构设计原则，旨在为分布式机器学习系统的开发提供指导。联邦学习（Federated Learning）分类及架构设计 1. 联邦学习起源 2. 联邦学习定义 3. 联邦学习的隐私保护机制 4. 联邦学习分类 4.1 水平/横向联邦学习（Horizontal Federated Learning） 4.2 垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning） 4.3 联邦迁移学习（Federated Transfer Learning） 5. 联邦学习系统架构 5.1 水平联邦学习系统架构 5.2 垂直联邦学习系统架构 5.3 联邦迁移学习系统架构 5.4 联邦学习激励机制 6. 联邦学习的应用

Federated Learning with PySyft

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Federated Learning with PySyft是一本教程，介绍如何使用PySyft库进行联合学习，使模型训练可以在分散的数据上安全地进行，保护用户隐私。基于pysyft的联邦学习前言联邦学习可以被视为一种加密的分布式学习技术，其核心在于分布式学习算法与同态加密技术的应用。通过这些方法，联邦学习能够从多个数据源获取模型更新，并确保中间过程中的完全隐私性。关于pysyft库：这是一个专为安全和隐私深度学习设计的Python库，它在PyTorch框架上增加了新的特性来支持联邦学习、差分隐私以及多方计算。该项目由OpenMined负责开发并得到了DropoutLabs与UDACITY等组织的支持。项目介绍本项目是由浙江大学VAG团队的一名成员刘同学基于pysyft实现的，旨在构建一个用于MNIST数据集分类任务的联邦学习框架。项目的目的是为小组成员提供参考和学习材料，并且代码编写规范、易于扩展。

Federated: 联合学习的实施框架

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Federated是一份关于联合学习的实施指南，提供了详尽的方法和工具，帮助开发者构建高效的分布式机器学习系统。 TensorFlow联合（TFF）是一个开源框架，用于处理分散数据的机器学习和其他计算任务。它的开发旨在促进开放式研究与实验，特别适用于在多个参与者中训练共享全局模型的同时保护本地培训数据的安全性。例如，在不将敏感打字数据上传到服务器的情况下使用联邦学习进行训练。 TFF让开发者能够将其现有的联合学习算法和模型、数据结合在一起，并尝试新的方法。它提供的组件也可以用于实现非机器学习计算，比如对分散的数据执行汇总分析等任务。该框架的界面分为两层：tff.learning 层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含在内联邦培训与评估功能应用到现有的TensorFlow模型上；而系统的底层则通过结合TensorFlow和分布式通信运算符，在一个强大的类型函数编程环境中简洁地表达新的联邦算法。

Federated Learning 初学者论文汇总.doc

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本文档为初学者整理了关于联邦学习（Federated Learning）领域的精选论文列表，涵盖基础理论、算法实现及应用案例等内容。联邦学习综述论文简单总结：如何允许多个数据所有者协作训练并使用共享的预测模型，同时确保本地训练数据的私密性？传统的机器学习方法需要将所有数据集中在一个位置（通常是数据中心），这可能违反用户隐私和数据保密性的法律要求。目前，在世界许多地方，科技公司被要求根据相关法律法规谨慎处理用户的数据。

联邦学习简介(PPT)

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本PPT旨在介绍联邦学习的概念、原理及其应用。通过讲解联邦学习如何在保护数据隐私的前提下实现模型训练与协作，为观众提供全面的理解和认识。本段落介绍了人工智能（AI）、机器学习以及联邦学习的概念和技术特点。人工智能是一门新兴的技术科学领域，专注于研究、开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论与应用系统。作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据自主学习并优化性能，以实现更高效的任务处理能力。联邦学习是近年来出现的一种新型机器学习技术，它允许不同的设备或组织在不交换原始数据的情况下共同训练模型，从而有效保护了用户的数据隐私安全。此外文章还概述了一些人工智能的实际应用案例，包括但不限于计算机视觉等领域。

FedMMD: Heterogeneous Federated Learning with Multi-teachers

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FedMMD是一种新颖的联邦学习框架，旨在处理异构数据环境。通过引入多教师机制，该方法增强了模型在多样化数据源上的泛化能力和隐私保护。联邦蒸馏是联邦学习中的一个新算法范式，它使客户端能够训练不同的网络架构。在这一过程中，学生模型可以通过提取来自客户端对公共服务器数据的平均预测来获取其他模型的信息，并且不会侵犯个人数据隐私。然而，仅依赖于所有学生的软标签作为单一教师的方法会受到客户端样本偏差的影响，尤其是在本地数据集异构的情况下。软标签指的是不同模型之间的平均分类分数。为了解决这个问题，在本段落中我们提出了一种新的联邦学习框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该方法对客户端间不同的数据分布具有鲁棒性。与现有的所有学生共享同一教师的方法相比，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配了不同的教师模型。由于每个模型都可以单独作为其他学生的老师，因此这种方法解决了单一平均软标签带来的性能限制问题。此外，在每次蒸馏过程中，FedMMD 并不使用模型在公共数据上的平均软标签来指导训练过程，而是引入了一种结合中间表示和软标签的策略以更全面地捕捉教师的信息细节。我们的实验结果表明，这一方法在两个公开的数据集（CIFAR10 和 MINIST）上均取得了良好的性能表现。

联邦学习概览：论文、教程及其他相关资料 - 联邦学习

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本资源合集提供了关于联邦学习的全面介绍，包括核心论文、教学材料及相关资讯，旨在帮助研究者和开发者深入了解这一领域。关于联邦学习的资料包括：介绍、综述文章、最新研究进展、代表性工作及其代码、数据集以及相关论文等等。欢迎大家一起贡献！目录如下： 1. 教程 Tutorial 文字 PPT 视频 GDPR, Data Shortage and AI (AAAI-19 邀请演讲) 2. 相关论文 Related Papers 综述与介绍 arXiv 201912 - Advances and Open Problems in Federated Learning

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