联邦学习，作为一种先进的机器学习技术，通过多个独立的数据集训练，每个数据集都代表一个独立的会话。这种模式与传统集中式机器学习形成鲜明对比，后者要求将所有本地数据集汇总到一个单一的训练会话中。与此同时，它也摒弃了将本地数据样本视为独立同分布的假设。联邦学习的核心优势在于，它允许不同参与者在不泄露数据的前提下，共同构建一个强大且统一的机器学习模型，有效解决了数据隐私、安全、访问权以及异构数据访问等关键问题。其应用领域广泛，涵盖了国防、电信、物联网和制药等多个行业。在众多开放性问题中，一个核心议题是探讨联邦学习与汇总数据学习在何种情况下更为优越。此外，设备可信度以及恶意参与者对学习模型的影响也是研究的热点。
联邦学习的核心目标是，在众多分散的本地数据集上训练出一个统一的机器学习模型，例如深度神经网络。其基本原理是，在本地数据集上训练模型，并在特定频率下，交换本地节点间的模型参数（如深度神经网络的权重和偏置），最终形成一个所有节点共享的全局模型。联邦学习与分布式学习的主要区别在于对本地数据集属性的假设。分布式学习最初旨在提升计算能力，而联邦学习则更关注于处理异构数据集。尽管分布式学习同样旨在多服务器上训练单一模型，但一个普遍的假设是本地数据集是独立同分布的，并且大小相近。然而，这些假设并不适用于联邦学习；相反，数据集通常是异构的，且规模可能相差甚远。此外，参与联邦学习的客户端可能不够可靠，更容易出现故障或退出，因为它们通常依赖较弱的通信媒介（如Wi-Fi）和电池供电系统（如智能手机和物联网设备），而分布式学习中的节点通常是强大的数据中心，它们通过高速网络紧密相连。
从数学角度来看，联邦学习的目标函数如下：
其中，K代表节点数量，wk表示节点k观察到的模型w的权重，Fk表示节点k的本地目标函数，它描述了模型权重如何适应节点k的本地数据集。联邦学习的目标是，在所有节点的本地数据集上训练出一个共同的模型，即：
本文将探讨联邦学习的独特特征和挑战，全面概述当前方法，并展望未来研究方向，这些方向与广泛的研究领域紧密相关。
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