在联邦学习(FL)中,服务器与客户端之间的通信主要通过去中心化的方法进行。在这种设置下,客户端(设备或节点)对其自身数据进行本地训练,并定期将其模型更新传达给中央服务器。这个过程通常涉及发送聚合的模型信息,而不是原始数据,这有助于维护用户隐私和数据安全。服务器收集来自多个客户端的这些更新,对其进行平均或聚合,然后将更新后的全局模型分享给客户端以进行进一步训练。
例如,在一个移动设备参与联邦学习以进行预测文本的场景中,每个设备在其自身用户数据(如打字模式)上训练模型。在一定数量的迭代后,每个设备计算其模型更新(如权重调整)并将其发送回服务器。服务器并未接收到原始的打字数据,而是接收到了改进全局模型的更新。这一步至关重要,因为它限制了敏感用户数据的暴露,同时仍能从多样化的数据源中获益于集体学习。
此外,可以优化通信以减少带宽使用和延迟。在发送模型更新到服务器之前,可以应用量化或压缩等技术。此外,可以利用安全聚合方法以确保客户端的贡献在更新过程中保持私密。通过高效管理通信,联邦学习能够实现稳健的模型训练,同时保护用户数据安全,并确保学习过程可以扩展到多个客户端。