联邦学习中客户端之间如何传输信息

在联邦学习中，客户端之间的信息传输需要满足隐私保护的需求，即不能直接传输原始数据。因此，一般采用以下两种方式进行信息传输：

1. 模型参数传输：联邦学习的核心思想是将模型参数分散在多个客户端上进行训练，客户端之间的信息传输主要是模型参数的传输。具体来说，每个客户端在本地进行模型训练后，只需要将本地模型的参数传输给服务器，服务器根据收集到的模型参数进行模型的更新。

2. 差分隐私传输：差分隐私是一种保护隐私的技术，在联邦学习中，可以通过差分隐私技术对客户端的原始数据进行加密处理，从而保护用户的隐私。具体来说，客户端在本地对数据进行加密处理后，只需要将加密后的数据传输给服务器，服务器在收集到所有客户端的加密数据后，再通过差分隐私技术进行模型训练。