多任务联邦学习的套路流程

多任务联邦学习（Multi-task Federated Learning, MFL）是一种扩展传统联邦学习的方法，它允许参与的设备同时训练多个相关的机器学习模型，而不是单个模型。其基本流程通常包括以下几个步骤：

1. **数据准备**：每个设备上拥有本地的数据集，这些数据可能涉及多个任务，如用户的行为预测、图像分类等。

2. **初始化模型**：服务器分发一个基础模型到各个设备，这个模型可以是一个预训练的通用模型，也可以是一个空模型。

3. **任务分解**：设备根据本地数据调整模型，对每个任务进行个性化训练。这可能涉及到模型的特定层进行修改或添加额外层。

4. **联合训练**：在本地完成一定轮次的学习后，设备将更新后的模型参数上传回中央服务器。服务器收集所有更新并进行聚合，通常是加权平均。

5. **模型融合**：服务器合成多个任务的模型参数，生成新的全局模型。这个过程可能考虑了任务间的相关性。

6. **模型同步与更新**：服务器将合并后的模型再次发送给设备，开始下一个迭代的过程。

7. **周期循环**：上述步骤反复进行，直到满足停止条件，比如达到预定的轮数或性能收敛。