端云协同联邦学习框架

端云协同联邦学习框架是一种用于实现联邦学习的框架，它结合了端设备和云端的计算资源，旨在解决传统联邦学习中端设备计算能力有限和数据隐私保护的问题。该框架允许端设备在本地进行模型训练，并将更新的模型参数上传到云端进行聚合，从而实现全局模型的更新。以下是一个端云协同联邦学习框架的示例[^1]：

1. 端设备训练模型：端设备使用本地数据进行模型训练，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练。

2. 模型参数上传：训练完成后，端设备将更新的模型参数加密后上传到云端服务器。

3. 云端模型聚合：云端服务器接收到来自多个端设备的模型参数后，使用聚合算法（如FedAvg）对这些参数进行聚合，得到全局模型的更新。

4. 全局模型更新：云端服务器将聚合后的全局模型参数发送回端设备，端设备更新本地模型。

通过端云协同联邦学习框架，端设备可以在保护数据隐私的前提下，利用云端的计算资源进行模型训练和更新，从而提高模型的准确性和性能。

相关问题

云边端协同框架的概念是什么

云边端协同框架是一种集成云计算、边缘计算和终端计算的框架，以实现资源的高效调度和数据的安全可靠传输。它提供了一种解决跨越多个计算节点（包括云端、边缘端和终端）的数据传输和协作的方法，从而更好地支持人类社会的智能化和数字化进程。

云边端协同框架的云边端各指的是什么

云边端协同框架中的“云端”指的是云服务提供商的服务器端，而“边缘”指的是连接到云服务的设备端。云边端协同框架是一种分布式系统架构，它将云端与边缘端的计算、存储、通信、控制等资源进行有效的整合，实现协同工作。