用于联邦学习的有限数量的客户

Question

我刚开始研究联邦学习，想把它应用到一个特定的数据集中，现在出现了一些问题。

我的数据包含3个类别的记录，每个部门有3个部门。我计划为每个类别建立3种不同的联邦学习模型，并将该类别的三个部门视为分布式客户端。

这个是可能的吗？或者建立联邦学习模型需要成千上万的客户？

谢谢

Answer 1

很难用你在问题中提供的内容来说明。通常，在构建联邦学习系统时，您是在将您的集中式方法扩展到在隔离客户端之间进行数据拆分/分区的方法。同样，取决于您拥有的数据类型、您试图解决的任务类型以及以集中方式解决任务所需的数据量，这些因素以及其他因素将取决于您可以使用多少客户端，以及每个客户端需要多少数据。此外，您希望使用的聚合方法结合来自不同客户端的参数将影响到这一点。我建议尝试不同的客户编号和分区方法，看看什么适合您的需要。