去中心化联邦学习是一种保护用户隐私的分散式机器学习方法。与集中式联邦学习相比，去中心化联邦学习更加注重保护用户数据隐私，同时也更具有扩展性和健壮性。
在去中心化联邦学习中，每个设备都使用本地数据进行模型训练，并将模型更新发送给周围的邻居设备。这些邻居设备可以接受更新并根据其自身的本地数据进行模型训练。该过程反复执行多次，直到所有设备的模型达到收敛状态。
相较于其他的联邦学习方式，去中心化联邦学习不需要集中式服务器来协调设备之间的通信，因此极大地减少了通信开销和单点故障风险。
算法公式
假设有
n
n
n个设备
D
1
,
D
2
,
.
.
.
,
D
n
D_1, D_2, ..., D_n
D1,D2,...,Dn共同参与联邦学习任务。我们的目标是学习一个全局模型
θ
\theta
θ，使得每个设备
i
i
i都能够使用本地数据进行模型推理。
在去中心化联邦学习中，首先每个设备都初始化一个本地模型 θ i \theta_i θi。每一轮迭代由以下步骤组成：
选择一个随机子集
S
t
⊆
1
,
2
,
.
.
.
,
n
S_t \subseteq {1,2,...,n}
St⊆1,2,...,n作为通信的设备组。
每个设备
i
∈
S
t
i \in S_t
i∈St使用本地数据计算梯度
∇
θ
i
J
(
θ
i
)
\nabla_{\theta_i} J(\theta_i)
∇θiJ(θi)，其中
J
(
θ
i
)
J(\theta_i)
J(θi)是本地模型
θ
i
\theta_i
θi的损失函数。
对于每个设备
i
∈
S
t
i \in S_t
i∈St，将梯度
∇
θ
i
J
(
θ
i
)
\nabla_{\theta_i} J(\theta_i)
∇θiJ(θi)发送给所有邻居设备
j
∈
N
i
j \in N_i
j∈Ni，其中
N
i
N_i
Ni表示设备
i
i
i的邻居设备集合。
对于每个设备
i
i
i，更新本地模型
θ
i
\theta_i
θi，得到新模型
θ
i
t
+
1
=
θ
i
t
−
η
⋅
1
∣
S
t
∣
∑
j
∈
S
t
∇
θ
j
J
(
θ
j
)
\theta_i^{t+1} = \theta_i^t - \eta \cdot \frac{1}{|S_t|}\sum_{j \in S_t} \nabla_{\theta_j} J(\theta_j)
θit+1=θit−η⋅∣St∣1∑j∈St∇θjJ(θj)，其中
η
\eta
η是学习率。
直到所有设备的模型
θ
1
t
+
1
,
θ
2
t
+
1
,
.
.
.
,
θ
n
t
+
1
{\theta_1^{t+1},\theta_2^{t+1},...,\theta_n^{t+1}}
θ1t+1,θ2t+1,...,θnt+1均更新完毕，进入下一轮迭代。
在去中心化联邦学习中，每个设备只与其邻居设备通信，因此通信开销较小。此外，通过在每轮迭代中随机选择设备组进行通信，可以增加学习过程的随机性和稳定性。但是，由于每个设备的模型更新仅基于其邻居设备的信息，因此可能存在模型发散或不能收敛的问题。
去中心化联邦学习算法的主要优点是对用户隐私具有更好的保护，而且通常比集中式的联邦学习更具有可扩展性和健壮性。
这里提供一些关于去中心化联邦学习的参考资料：
《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》
《Towards Federated Learning at Scale: System Design》
《Decentralized Federated Learning: A Segmented Gossip Approach》
《A Comprehensive Survey on Federated Learning》
《Federated Learning with Non-IID Data》文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-446009.html
以上论文均对去中心化联邦学习进行了较为详细的研究和介绍，可以作为进一步了解该领域的参考。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-446009.html
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