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小结

在这一章，我们简单介绍了联邦学习的背景、系统架构、联邦平均算法、隐私加密算法以及实际部署时的挑战。联邦学习是一个新起步的人工智能算法，可以在“数据保护”与“数据孤岛”这两大约束条件下，建立有效的机器学习模型。此外，由于联邦学习场景的特殊性（端侧数据不上传、安全隐私要求高和数据非独立同分布等特点），使得系统和算法的开发难度更高：如何平衡计算和通讯的开销？如何保证模型不会泄露隐私？算法如何在非独立同分布场景下收敛？等等，都需要开发人员对实际的联邦学习场景有更深刻的认识。