什么是联邦学习？

简单来说就是在一个多方的环境中，数据集是零散的（在各个不同的客户端中），那么怎样实现机器学习算法呢？

首先想到的就是将多个数据集合并合并起来，然后统一的使用传统的机器学习或者深度学习算法进行计算，但是如果有一方因为数据隐私问题不愿意提交自己的数据呢？

那么就出现了联邦学习，核心就是“数据不动模型动，数据可用不可见”

多个客户端不提交数据而是提交训练时的参数/梯度给中心服务器，中心服务器进行计算后再将参数/梯度返回多个客户端再学习的过程

整个过程数据的所有权依然在用户手中，这就是联邦学习

当然数据隐私方面，联邦学习还将结合同态加密、安全多方计算、查分隐私等隐私计算技术实现更安全的保障

（ps：这里只是简单的介绍，详细的内容请多查阅其他资料）

基本概念入门学习见：《Federated_Machine_Learning:Concept_and_Applications》精读

一、环境准备

实验基于机器学习库PyTorch, 所以需要一些基础的PyTorch使用

（ps：不会也没事，下面代码有详细的注释，因为我也刚刚入门

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