协作学习——联邦学习

简介

联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的机器学习技术，其最大的特点是在不泄露用户隐私的前提下，实现多方数据的合并训练，进而提高模型的准确率。在联邦学习中，每个本地设备（可理解为一个使用者）都能够进行模型训练和改进。

原理

与传统的机器学习方式不同，联邦学习采用的是分布式学习的方式，即将数据储存在本地，并通过用一定的算法（如聚合算法）将本地的数据进行处理，最终得出一个全局的可以应用于多方的模型，也就是联邦学习中的全局模型。

通常联邦学习的流程如下：

1. 每个本地设备根据自己的数据训练出一个本地模型。

2. 将本地模型合并，得到全局模型。

3. 全局模型再迭代地挑选出最佳的模型。

4. 本地设备再根据全局模型继续训练本地模型。

5. 不断重复以上步骤，直到全局模型达到想要的状态。

应用

联邦学习最初应用于Google的Gboard和Google机器翻译等产品中，现在已开始向更多领域渗透。

在医疗领域，病历信息是非常隐私的，为了遵守相关隐私补偿规定，医疗机构一般不会公开病历资料。采用联邦学习的模型，我们只需要在本地对模型进行训练，并将模型上传到服务器，由服务器对模型进行聚合，这样就可以保证病历数据的安全性。

在金融领域，各个银行的用户数据都是保密的，而采用联邦学习的方式，可以将不同的银行的客户数据进行合并，并得到全局可用的客户分析模型。

代码片段

下列代码片段是一个简单的联邦学习训练模型的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

#数据源方定义的全局模型
global_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

#模拟本地训练数据
data = np.zeros([1000, 784])
labels = np.zeros([1000])

#训练本地模型，然后与全局模型合并
local_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
local_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.SGD())
local_model.fit(data, labels, epochs=10)

#使用全局模型和本地模型合并
global_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
global_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.SGD())
global_model.fit(np.concatenate([data, np.zeros([1000, 784])], axis=0), np.concatenate([labels, np.zeros([1000])]), epochs=10)

注：实际使用中，需要考虑到各个本地模型训练数据的质量、计算时间、训练次数等多种因素，具体建模时需谨慎。