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該文章首發於若綿 [聯邦學習] FedAvg 聚合算法詳解及程式碼實現, 轉載請標註出處。
論文原文：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
概述#
在現代計算機科學中，機器學習被廣泛應用於各種領域。然而，機器學習需要大量的數據才能達到最佳性能。在某些情況下，由於數據隱私和安全的原因，集中式訓練模型可能不可行。這就是聯邦學習的概念出現的原因。聯邦學習是一種機器學習範式，其中模型在本地設備上訓練，而不是在集中式伺服器上訓練。本篇博客將介紹一種常用的聯邦學習算法 ——FedAvg。
FedAvg 是一種常用的聯邦學習算法，它通過加權平均來聚合模型參數。FedAvg 的基本思想是將本地模型的參數上傳到伺服器，伺服器計算所有模型參數的平均值，然後將這個平均值廣播回所有本地設備。這個過程可以迭代多次，直到收斂。
為了保證模型聚合的準確性，FedAvg 算法採用加權平均的方式進行模型聚合。具體來說，每個設備上傳的模型參數將賦予一個權重，然後進行加權平均。設備上傳的模型參數的權重是根據設備上的本地數據量大小進行賦值的，數據量越多的設備權重越大。
FedAvg 的優勢#
與其他聯邦學習算法相比，FedAvg 有以下優點：
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低通信開銷：由於只需要上傳本地模型參數，因此通信開銷較低。
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支持異質性數據：由於本地設備可以使用不同的數據集，因此 FedAvg 可以處理異質性數據。
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泛化性強：FedAvg 算法通過全局模型聚合，利用所有設備上的本地數據訓練全局模型，從而提高了模型的精度和泛化性能。
FedAvg 的缺點#
儘管 FedAvg 具有許多優點，但它仍然存在一些缺點：
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需要協調：由於需要協調多個本地設備的計算，因此 FedAvg 需要一個中心化的協調器來執行此任務。這可能會導致性能瓶頸或單點故障。
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數據不平衡問題：在 FedAvg 算法中，每個設備上傳的模型參數的權重是根據設備上的本地數據量大小進行賦值的。這種方式可能會導致數據不平衡的問題，即數據量較小的設備對全局模型的貢獻較小，從而影響模型的泛化性能。
FedAvg 的算法流程#
偽代碼#
詳解#
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伺服器初始化全局模型參數 $w_0$；
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所有本地設備隨機選擇一部分數據集，並在本地計算本地模型參數 $w_i$；
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所有本地設備上傳本地模型參數 $w_i$ 到伺服器；
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伺服器計算所有本地模型參數的加權平均值 $\bar {w}$，並廣播到所有本地設備；
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所有本地設備採用 $\bar {w}$ 作為本地模型參數的初始值，重複步驟 2~4，直到全局模型收斂。
程式碼實現 Code#
def fedavg(self):
# FedAvg with weight
total_samples = sum(self.num_samples)
base = [0] * len(self.weights[0])
for i, client_weight in enumerate(self.weights):
total_samples += self.num_samples[i]
for j, v in enumerate(client_weight):
base[j] += (self.num_samples[i] / total_samples * v.astype(np.float64))
# Update the model
return base
結論#
總體來說，FedAvg 算法是一種有效的聯邦學習算法，能夠在保護隱私數據的同時，利用本地數據訓練全局模型，降低通信開銷和支持分佈式設備，同時提高模型的精度和泛化性能。隨著聯邦學習的發展和應用場景的不斷擴大，FedAvg 算法的研究和應用也將不斷深入。未來，FedAvg 算法有望在算法優化、隱私保護、模型壓縮等方面得到進一步改進，並應用於更多的領域和場景中。