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概述

为了解决“隐私保护”与“数据孤岛”这两大难题，联邦学习（Federated Learning，FL）应运而生。联邦学习的概念最早在2016年被提了出来，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。在联邦学习场景中，每个用户，被定义为客户端这一角色，使用各自的本地数据进行训练、模型更新、权重上传，并在中央服务器的协调下，多个客户端协作建立机器学习模型。

根据数据分布的不同，联邦学习可以分为跨设备（cross-device）与跨组织（cross-silo）联邦学习。一般而言，跨组织联邦学习的用户一般是企业、机构单位级别的，而跨设备联邦学习针对的则是便携式电子设备、移动端设备等。表:numref:differences-and-connections展示了两者的区别和联系：

	跨设备联邦学习	跨组织联邦学习
组网架构	由中央服务器和不同客户端之间的交互，且客户端之间没有直接联系。
数据分布	不同客户端上的数据非独立同分布。
主要瓶颈	客户端的计算性能以及中央服务器的内存	通信开销
客户端来源	不同的终端设备	不同的组织
客户端性能	较差	较好
客户端规模	较大	较小
客户端参与情况	不会参与所有联邦迭代	参与大部分联邦迭代
客户端状态	无状态	有状态
客户端可靠性	高度不可靠	相对可靠

🏷️differences-and-connections

下面就联邦学习中的要点：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进行详细描述。