【概念学习】联邦学习的三个类别+【论文阅读】异步联邦学习_联邦学习分类 论文

基于数据的分布特点将联邦学习分为三类：

横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）：共享相同的特征空间，但是不同的样本（也就是一般遇到的情况，每个client拿到模型，独立用自己的样本集训练，获得自己的损失，计算自己的梯度，来更新模型）

纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）：共享相同的样本ID（就是指示每个样本的关键字），但是不同的特征空间

一个例子是，一个城市的一家银行和电商公司可能拥有相同的用户集，但银行记录的是用户的收支行为，电商公司记录的是用户的浏览购买历史，现在银行和电商公司想要共同完成商品购买的预测，那么就同时需要用户的这两部分数据

那么在真正训练时，应该就有一点不一样，模型是不是就不一样了？训练损失和梯度要共享吗？

为了理解纵向联邦学习的结构，选一篇文章看，正好他也是异步的，正好一起了解下：

2020-ICML-VAFL: a Method of Vertical Asynchronous Federated Learning

动机：没说
工作：提出了一种异步的纵向联邦学习的方法，它允许每个client无需与其他client合作就执行随机梯度算法，并使用了一种称为扰乱本地嵌入的技术，来确保数据隐私性并提高通信效率；并在强凸、非凸和甚至非光滑目标上展示了提出方法的收敛率和隐私级别；通过实验证明该方法优于中心化和同步的联邦学习方法

优于同步的方法就罢了，竟然也能优于中心化的方法吗？害怕

问题：异步具体指什么，没说；扰乱本地嵌入的技术，也没说具体是什么；

动机：通信效率和隐私保护
纵向联邦学习：feature-partitioned（compared to data-partitioned），全局模型对本地模型的特征进行级联，本地模型通过损失函数耦合（可以简单理解为结合），因此纵向联邦学习的模型更新需要用到不同的本地模型

这篇文章暂时弃文了，因为看了好久也没看到异步联邦学习的含义；纵向联邦学习倒是说了很多，但大多都是一些已经知道的定义上的事情；这篇文章与块坐标下降特别相关，而我并不了解这个知识点；异步和并行优化，放在一起说，本来还以为这是两个不同的概念呢（原本以为并行跟同步是指一种方式）

总的来说，就是自身理论知识不足以支撑快速通过这篇文章获得目标知识（纵向联邦学习的结构和异步联邦学习）

联邦迁移学习（Federated Transfer Learning）：样本不同、特征空间也不同，甚至ID也不同（那么还为什么需要联邦呢？我的理解是，像纵向联邦学习一样，需要有多方不同维度数据的协助才能共同完成这个任务）

【异步联邦学习】2020-OPT-Asynchronous Federated Optimization

以下只记录关于异步联邦学习的部分

目标：1）学习什么是异步联邦学习 2）学习如何证明异步联邦学习的优越性

动机：以同步的方式进行的联邦学习会由于离散者而变得很慢。具体来说，不同设备间的可用性和完成时间是不同的，计算资源和电池时间是有限的，所以全局的同步化是困难的，尤其是在联邦学习的场景中
贡献：提出异步联邦优化算法；证明了提出方法针对严格非凸问题的收敛性；提出了控制由异步性引起的误差的策略；证明了异步方法在实践中要优于同步方法

收获了动机，不错（跟我的想法差不多，但目前的动机仍然是通用的，对vmr问题仍然没有针对性）

异步联邦学习：$x_t=(1-\alpha )x_{t-1}+\alpha x_{new}$这个核心公式就可以说明异步的关键，就是server端的模型更新不是统一对所有client执行的，而是单独执行；与同步联邦学习的不同之处在于，1）上一轮的记忆在此轮更新中仍然make sense 2）这里使用的混合超参$\alpha$不完全等于同步联邦学习中的聚合权重（因为还需要考虑当前轮数$t$与传回client对应轮数$\tau$之间的关系，然后应用腐败函数（function of staleness）

收敛的证明，未细看

实验内容：做了两个准确率的实验（图像任务+文本任务），以及一个staleness的实验
实验结论：更大的$\alpha$和更小的staleness使得FedAsync接近SGD；相反，FedAsync接近FedAvg；在在中适应性$\alpha$的策略中，最好的是FedAsync+Hinge；