在服务器和客户端之间的通信上执行的操作

Question

联邦学习研究的一部分是基于服务器与客户端之间的通信所执行的操作，例如删除客户端与服务器之间交换的部分更新(删除描述模型的渐变)，或者在特定通信周期中丢弃来自特定客户端的更新。我想知道Tensorflow联邦( TFF )框架是否支持这些功能，以及它们是如何被支持的，因为在我看来，TFF API的抽象级别似乎不允许这样的操作。谢谢。

Answer 1

TFF的语言设计有意避免了客户身份的概念；人们希望避免使"Client“可寻址，并放弃它的更新或发送不同的数据。

但是，可能有一种方法可以对所提到的计算类型进行模拟。TFF支持表达以下内容：

• 以张量属性为条件的计算，例如忽略具有nan值的更新。实现这一目标的一种方法是编写一个tff.tf_computation，在tff.federated_mean之前有条件地将更新的权重归零。这种技术被应用于过程()中。
• 在不同的客户端集上运行不同计算的模拟(其中一组可能是单个客户端)。由于参考执行器通过所拥有的数据来参数化客户端，所以TFF的编写人员可以编写两个tff.federated_computation，并将它们应用于不同的仿真数据，并将结果结合起来。