FL

这篇文章讨论了在多节点环境下使用联邦学习策略的问题和解决方案。介绍了同步和异步两种策略，并提出了Federated Averaging方法来选择一组设备参与训练，通过公式优化全局模型参数以最小化损失函数f(w)。还介绍了FL框架（FATE），包括Flow、Container、Eggroll和HDFS等组件及其作用。