简单漫画读懂联邦学习

漫画作者: Google AI (federated.withgoogle.com)

在今年的 I/O 大会上，我们公布了联盟学习 (Federated Learning)。为了帮助大家更好地理解这个技术，我们画了一套漫画给大家

* 安全聚合是一种用于计算带掩码的矢量 (比如模型里的权重) 之和的交互式加密协议。它会调整数据对中的随机掩码，使得当输入的数据足够多时，让这些掩码最终相互抵消，从而计算出最终结果 (如一套计算模型的更新量)。

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning

https://ai.google/research/pubs/pub47246

* 出自《白鲸记》

* 联盟学习与分析基于多个领域的丰富研究成果，包括分布式优化、机器学习以及隐私研究。而且借鉴了很多系统和工具的灵感，比如用于分布式计算的 MapReduce，用于机器学习的 TensorFlow 以及用于隐私保护与分析的 RAPPOR。使用联盟学习来训练深度网络的论述最早由 Google AI 研究人员于 2016 年发表。

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

https://arxiv.org/abs/1602.05629

感谢大家耐心读完这部漫画！希望这能对您有所帮助。在保护用户隐私以及提供更加智能的服务时，不一定会陷入 "鱼与熊掌不可兼得" 的困境。大家在这个课题上如果有什么困惑或者想法，欢迎在评论区和我们分享。

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