去中心化联邦学习的基本模型

去中心化联邦学习是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与方（如设备、服务器或组织）在保持数据本地化的前提下进行模型训练。基本模型通常包括以下几个步骤：

1. **数据孤岛**: 每个设备或机构拥有各自的数据集，不需要将数据集中转到中央服务器。

2. **模型初始化**: 参与者开始时通常从相同的预训练模型入手，比如通过下载全局模型的初始版本。

3. **本地训练**: 每个参与者在本地使用其私有数据对模型进行更新，通常是通过一轮或多轮迭代执行梯度下降等优化算法。

4. **模型上传与聚合**: 完成本地训练后，每个设备会将其模型更新发送回网络中的协调节点（如选取的一个中心节点或通过共识协议的节点），这些更新被汇聚起来形成新的全局模型。

5. **模型同步**: 聚合后的模型再次分发给所有参与者，他们使用这个新模型继续自己的本地训练。

6. **隐私保护**: 去中心化设计有助于保护数据隐私，因为只有模型更新在交换，而原始数据始终保持在本地。