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项目介绍 随着数据隐私保护和数据共享需求的增加，联邦学习成为一种重要的分布式机器学习方法。它允许多个节点在不共享原始数据的前提下协同训练模型。然而，联邦学习系统面临的一个重要挑战是模型失效的检测与恢复。
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但是，目前的租户端程度中需要调用服务端的server，且服务端需要提前定义租户数量，无法跨平台进行联邦学习。未来，需要将服务端和租户端完全独立，不同租户独立与服务端进行通讯，才能让联邦学习模型具有更好的使用价值。
HDZ是华为开发者生态面向全球开发者建立的开放、创新、多元的开发者社区组织，致力于帮助各城市开发者学习提升、互动交流、挖掘机会，推动ICT、互联网等产业生态的建立和发展。
【功能模块】参考代码地址： https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r1.5/tests/st/fl/mobile/simulator.py【操作步骤&问题现象】1、运行simulator.py时报错：TypeError: EndVector
通过结合实例和代码，本文详细介绍了联邦学习在保险业个性化定价中的应用和部署过程。未来，随着联邦学习技术的不断发展和完善，其在保险业中的应用前景将更加广阔。
下期，我们将以官方案例，正式探索个性化的联邦学习，并对学习结果进行可视化。再下期，我们将结合数据对联邦学习过程进行一些回顾和更深入的刨析。到那时，我们对“pytorch_fedamp_emnist_classification”的学习将暂时告一段落。
应用 当前tics的联邦计算业务已支持psi的应用。 联盟管理页面，管理员开启“高级别隐私保护” 。 当开启之后，如果满足PSI-JOIN的sql语句， tics便会选用psi的方式构建执行计划，进行join碰撞，再继续后续的计算。
但是，目前的租户端程度中需要调用服务端的server，且服务端需要提前定义租户数量，无法跨平台进行联邦学习。未来，需要将服务端和租户端完全独立，不同租户独立与服务端进行通讯，才能让联邦学习模型具有更好的使用价值。
利用GAN生成的数据，可以在联邦学习中替代真实数据进行模型更新，从而进一步保护数据隐私。 2. 项目目标 探索GAN在联邦学习中的应用，提升模型性能和隐私保护能力。 通过实例展示GAN与联邦学习的结合，实现隐私保护的具体机制。
联邦学习通常用于标签随时可用的任务(例如，下一个单词预测)。放松这一约束需要设计无监督学习技术，以支持联邦训练所需的属性: 对统计/系统异构性的鲁棒性、参与者数量的可伸缩性，以及通信效率。
下期，我们将以官方案例，正式探索个性化的联邦学习，并对学习结果进行可视化。再下期，我们将结合数据对联邦学习过程进行一些回顾和更深入的刨析。到那时，我们对“pytorch_fedamp_emnist_classification”的学习将暂时告一段落。
而不需要用户从新开始编码，FATE构建联邦学习Pipeline是通过自定义dsl和conf两个配置文件来实现： DSL 配置和运行配置 V1 dsl文件：用来描述任务模块，将任务模块以有向无环图（DAG）的形式组合在一起。
联邦学习可分为云云联邦学习（cross-silo）和端云联邦学习（cross-device）。在云云联邦学习场景中，参与联邦学习的客户是不同的组织（例如，医疗或金融）或地理分布的数据中心，即在多个数据孤岛上训练模型。而在端云联邦学习场景中参与的客户为大量的移动或物联网设备。
总之，文章对联邦学习里面的NonIID实验进行了系统的介绍，个人感觉不足的地方是调研的联邦学习算法不够充分，以及个人感觉文章比较有意思的地方是各种Normalization在NonIID下的性能表现，以及其背后的原理（原理尚待探讨，文章只是给出了猜测和经验性结论）。
在未来的研究和应用中，联邦学习有望在数据隐私保护、边缘计算和大规模分布式系统中发挥更大的作用。通过不断优化和创新，联邦学习将为各行业的数据驱动应用提供更安全、高效的解决方案。
本文详细介绍了异构模型集成与协同训练的基本概念、技术挑战、常见解决方案以及实际应用，结合实例和代码进行讲解。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助其在联邦学习中有效应用异构模型集成与协同训练技术。
原文文章来自《华为在联邦广告算法上的探索及应用》https://mp.weixin.qq.com/s/3_ZGEzoOG7WRuofbBFIeFw作者：刘璐 DataFunTalk***04纵向联邦学习如何服务广告场景接下来我们看一下，纵向联邦学习是怎么服务于广告场景的。
虚拟租户，即联邦学习的虚拟参与者。
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