分布式机器学习采用client-server架构(或master-slave架构), 联邦学习则不一样,它需要考虑

  1. 系统异构性

  2. 统计异构性(non-IID)

  3. 数据隐私

FedAvg兼顾了通信开销和收敛率问题,具体过程如下:
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