层次联邦学习（HFL）是一种分布式机器学习方法，它将设备或节点组织成一种层次结构，以提高训练过程的效率和有效性。在这种设置中，数据保留在各个设备上，这些设备通过仅共享模型更新而不是原始数据来参与训练全局模型。这种方法特别适用于数据分布在多个来源的场景，如智能手机、医疗设备或物联网传感器，同时隐私问题也禁止集中收集数据。
在HFL中，层次通常由不同级别组成，例如本地客户端、本地聚合器和中央服务器。在本地层面，各个设备在其本地数据上进行初步训练并生成模型更新。这些更新随后被发送到本地聚合器，本地聚合器整合来自多个设备的信息。这种本地聚合有助于减少通信开销，加快训练过程。最后，中央服务器从各个本地聚合器收集更新，进一步合并以完善全局模型，然后将更新后的模型重新分发回本地聚合器和设备。
例如，考虑一款在智能手机上运行的健康应用程序，它收集用户日常活动的数据。该应用程序可以在每个设备上进行本地模型训练，而不是将敏感的健康数据发送到中央服务器。用户的模型随后按照地理区域发送到本地聚合器，这些聚合器汇总这些更新，然后将其发送到中央服务器进行最终聚合。这种层次化的方法不仅提高了训练速度，还确保了用户隐私，因此对于优先考虑数据敏感性的应用特别有吸引力。