最新可证明联邦学习的框架
时间: 2024-06-04 09:08:10 浏览: 11
目前,联邦学习的框架已经有很多,但是最新的可证明联邦学习的框架可能是Secure Federated Learning on Graphs with Private Aggregation,它是由瑞士苏黎世联邦理工学院和美国加州大学洛杉矶分校的研究人员共同开发的。该框架通过使用安全多方计算技术和图神经网络模型,实现了在不暴露任何隐私信息的情况下进行联邦学习。该框架还提供了严格的理论证明,证明了其在安全性和隐私性方面的可信度。
相关问题
联邦学习 框架 部署
在联邦学习框架的部署方面,有几个开源框架可以选择。其中,字节跳动开源的联邦学习框架Fedlearner注重在推荐行业开展联邦学习,并实行产品化工作,将模块部署于平台侧和广告主侧。\[1\]阿里巴巴达摩院开源的FederatedScope框架采用事件驱动的编程范式,用于支持现实场景中联邦学习应用的异步训练。它通过定义消息类型以及处理消息的行为来描述联邦学习过程。\[2\]FATE是一个具有丰富算法组件、易用性强的开源框架,它是目前唯一一个可以同时支持横向联邦学习、纵向联邦学习以及联邦迁移学习的框架。FATE还提供了一站式联邦模型解决方案,可以降低开发成本,在工业领域有突出的优势。\[3\]除此之外,还有TFF框架可供选择。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [联邦学习框架和数据隐私综述](https://blog.csdn.net/baidu_41553551/article/details/127585737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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。
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