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2022 iThome 鐵人賽
DAY
12
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Security
區塊鏈與聯邦學習
系列 第
12
篇
聯邦學習系統(Federated Learning System)概念
14th鐵人賽
HO-HSUN
2022-09-27 02:28:49
1075 瀏覽
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模型設計(Model Design):超參數優化
CNN 或 RNN 等。
防禦模型/資料中毒攻擊(Defense Against ModelData Poisoning Attacks)。
伺服器學習算法(Distributed ML)
客戶端選擇、處理非-IID(甚至是矛盾的)訓練資料、系統-算法協同設計等。
水平(HFL)
垂直(VFL)
傳輸(FTL)
跨站點通信(Cross site Communication)優化
減輕網絡延遲、模型/梯度壓縮等的影響。
隱私保護/資料保護(Privacy Preserving/Data Protecting)
同態加密(HE)、差分隱私 (DP)、安全多方計算 (MPC) 等。
FL 中內置的MPC 模組可以防止任何 訊息洩露(模型或資料洩露)。
激勵機制(Incentive)
激勵不同行業的組織、適當的收入分配等。
開源平台和框架
這裡整理一些目前主流的聯邦學習平台及框架:
平台(Platform)
OpenMined
FATE
TensorFlow Federated
Uber Horovod
SingularityNET
Algorithmia DanKu
Ocean
NVIDIA Clara
OWKIN Platform
框架(Frameworks)
Pyshift
TensforFlow-Encrypted
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