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联邦学习和自定义聚合方案
设计和分析稳健聚合策略的实用指南联邦学习和自定义聚合方案后首先出现在走向数据科学上。
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本文档适用于有兴趣探索联邦学习中的自定义聚合方案的机器学习从业者、研究人员和工程师。对于那些想要在真实的分布式环境中设计、测试和分析新聚合方法的人来说，它特别有用。
机器学习从业者、研究人员和工程师 自定义聚合方案简介
机器学习 (ML) 继续推动医疗保健、金融和国防等不同领域的创新。然而，虽然机器学习模型严重依赖大量集中式高质量数据，但对数据隐私、所有权和监管合规性的担忧仍然是重大障碍。
机器学习 (ML)联邦学习 (FL) 通过跨分布式数据集进行模型训练来解决这些挑战，允许数据保持去中心化，同时仍为共享的全局模型做出贡献。这种去中心化的方法使得 FL 在集中数据不切实际或受到限制的敏感领域特别有价值。
联邦学习 (FL)要充分利用 FL，理解和设计自定义聚合方案非常重要。有效的聚合不仅影响模型的准确性和鲁棒性，还可以处理数据异构性、客户端可靠性和对抗行为等问题。因此，分析和构建定制的聚合方法是优化性能和确保联合设置公平的关键一步。
自定义聚合 上一篇文章 横向扩展 攻击模拟工具包然而，第一篇文章并未涵盖如何在实时分布式环境中设计、实现和测试您自己的方案。
这听起来可能很复杂，但本文提供了快速的分步指南，涵盖了为现实世界的联合设置设计和开发自定义聚合方案所需的基本概念。