Oct, 2023
联邦学习：最新进展与应用的前沿综述
Federated Learning: A Cutting-Edge Survey of the Latest Advancements and Applications
Azim Akhtarshenas, Mohammad Ali Vahedifar, Navid Ayoobi, Behrouz Maham, Tohid Alizadeh
TL;DR在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。