浅谈联邦学习Federated Learning

最近人工智能、大数据领域的公众号疯狂给我推送“联邦学习”相关的文章，使得本来并不好奇的我，有了一丝丝揭开它神秘面纱的冲动。公众号的每篇推文写得都很好，但同时也十分学术，作为刚上路的我，当然是基本没能看懂（写得真好，下次不许再写了）。于是在我的穷追猛击下，这篇文章诞生了，从新手小白的角度阐述一下我眼中的联邦学习。

联邦学习的本质

先说结论，联邦学习本质上就是一种机器学习/深度学习方法。为什么这么说呢？你首先看名字，叫作联邦学习，既然带有“学习”二字，那它和机器学习、深度学习必然有密不可分的关系。对于我们平常所见的机器学习和深度学习，整个的学习过程大致可以分为训练、预测和推理三个部分，联邦学习也绕不开这三个过程，它保留着学习方法最本质的特征。因此本质上来说，联邦学习就是机器学习/深度学习，但是它是将多方的数据放在一起进行，然后再去构建学习过程。如果某个公司提出的联邦学习框架号称能够提升算法精度，我觉得这是一句废话，因为联邦学习可以简单理解为增加了样本量进行学习，在保证样本质量的情况下增加样本量，训练结果大部分情况下都会更好，因为这完全不是在同一个维度进行比较的。

为什么需要联邦学习

既然联邦学习的本质就是机器学习/深度学习，那我们为啥需要联邦学习这么个东西，直接在普通机器学习/深度学习过程中加入更多的样本量，它就升级成联邦学习了？
并不是这样的，我们之前只谈论了“联邦学习”中“学习”二字的由来，“联邦”二字代表着多方联合。比如你在A院校，你的同学在B院校，你们想互相交流合作搞学习，这就叫联邦学习。联邦学习出现的背景是数据安全的管控越来越严格，导致很多企业、部门、高校之间的数据不能互通，这就形成了数据孤岛。每个合作方都有大量的数据，却无法使用各方的数据进行合作，创造出更大的价值。联邦学习所需要完成的事情就是：数据不出本地，在保证数据安全的情况下实现多方共同建模，为业务赋能。简单来说，多方合作会形成两方势力：一方被称作guest方，就是甲方爸爸，负责出钱买数据；另一方被称作host方，就是数据的供应方，负责贡献数据。当联邦学习真正运作起来后，其实就是host方将自己的数据提供给guest方，丰富guest方的样本集和样本量，使得guest方能够获得精度更高的模型，而host方开开心心数钱就好了。一般而言，guest方只有一个，host方可以有多个。

联邦学习的分类

联邦学习会涉及到多个不同的参与方，并且每个参与方提供的数据特征会不一样，一般被分类为三种：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。联邦的过程其实就是对数据的对齐，假设有两方各持有一份数据，联邦的过程可以理解为两张表的对齐过程，主要有如下几种对齐方式。

横向联邦学习

横向联邦学习使用场景是：

• 参与方的业务类型相同或相似
• 特征重叠多，用户重叠少

例如参与方A和参与方B的数据都是零售数据，在学习过程中的特征列选取可能类似，都包含着商品购买量、购买价格等特征列，此时就可以选择横向联邦学习，这种方式其实是一种样本的联合，通过对齐特征列的方式扩充了样本数量。

纵向联邦学习

纵向联邦学习使用场景是：

• 参与方的业务用户相同或相似
• 特征重叠少，用户重叠多

例如参与方A和参与方B的数据处于不同领域，但是都包含着用户生日这一列数据，此时可以选择纵向联邦学习，通过用户列将参与方的数据进行对齐，这种方式是一种特征的联合，通过对齐用户的方式扩容了特征列的数量。

联邦迁移学习

联邦迁移学习使用场景是：

• 参与方的业务和用户基本无交集
• 特征重叠少，用户重叠少

在两个几乎毫无交集的领域想要进行联邦学习，就可以使用联邦迁移学习，其过程和普通的迁移学习类似，只是整个过程基于联邦学习平台，保证了数据的安全性和私密性。

总结

其实从上面也可以看出，联邦学习对于普通的学习者和工作者来说是十分遥远且毫不相干的，因为它只在涉及到数据安全的情况下才有必要使用，且使用成本巨大。因此联邦学习框架，也都掌握在几个巨头公司手中，如百度的PaddleFL、微众的Fate（都已开源），腾讯的PowerFL（仅有部署文档，尚未开源）等。虽然联邦学习对于普通学习者而言没有机会使用到，但是它作为相对前沿的技术，涉及到深度学习框架、同态加密算法和分布式计算等技术，对它进行一些简单的了解，能够给我们提供更加开阔的技术视野，感兴趣的同学也可以一起研究，一起探讨~