tensorflow-federated - 联邦学习中使用的客户端数量有限

Question

我刚开始研究联邦学习，想把它应用到某个数据集上，出现了一些问题。

我的数据包含 3 个类别的记录，每个类别都有 3 个部门。我计划为每个类别有 3 个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。

这可能吗？还是构建联邦学习模型需要拥有成千上万的客户？

谢谢

Answer 1

您在问题中提供的内容很难说。通常，在构建联邦学习系统时，您会将集中式方法扩展到一种在隔离客户端之间拆分/分区的数据。同样，根据您拥有的数据类型、您尝试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会影响这一点。我建议尝试不同的客户端编号和分区方法，看看有什么适合您的需求。