联邦学习的参数聚合都有哪些方法

联邦学习的参数聚合有以下几种方法：

1. Federated Averaging（联邦平均）：每个设备训练本地模型，然后将本地模型上传到服务器进行聚合，最终得到全局模型。这是目前最常用的联邦学习聚合方法。

2. Federated Stochastic Gradient Descent（联邦随机梯度下降）：每个设备训练本地模型，然后将本地模型上传到服务器进行加权聚合，最终得到全局模型。

3. Federated Learning with Averaging（带平均的联邦学习）：每个设备训练本地模型，然后将本地模型上传到服务器进行加权聚合，并且将聚合结果与全局模型进行平均，最终得到全局模型。

4. Federated Learning with Secure Aggregation（带安全聚合的联邦学习）：使用多方计算技术，将本地模型的参数进行加密后上传到服务器进行聚合，最终得到全局模型。

5. Federated Dropout（联邦失活）：每个设备训练本地模型时，使用Dropout技术随机丢掉一些神经元，然后将本地模型上传到服务器进行加权聚合，最终得到全局模型。这种方法可以提高模型的泛化能力。

这些方法都有各自的特点和适用场景，根据实际情况选择合适的方法是非常重要的。