联邦聚合算法对比(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)
论文链接：
FedAvg：Communication-Efficient Learning of Deep Networks
from Decentralized Data
FedProx: Federated Optimization in Heterogeneous Networks
SCAFFOLD: SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning
解决问题
联邦学习存在四个典型问题：
- server端以及device端的网络连接是有限的，在任何时刻，可能都只有部分节点参与训练。
- 数据是massively分布的，所以参与联邦学习的devices非常多
- 数据是异构的
- 数据分布是不均匀的
这几篇论文的重点都试图在解决上面四个问题，研究的重心是，如何在2、3、4的条件下， 提出一种communication rounds最少的方法。
FedAvg
假设一共有个clients，每个clients都有固定容量的数据。在每轮训练开始的时候，随机
（
表示占比）个clients参与训练。即考虑有clients掉线的实际情况。
联邦学习的目标是：
其中 表示clients端的损失函数。
FedAvg算法就是在clients端进行多轮训练，然后server端对各个clients端的 根据数据量占比进行聚合。算法流程如下：
FedProx
FedProx对clients端的Loss加了修正项，使得模型效果更好收敛更快：
其中clients端的Loss为：
所以每轮下降的梯度为：
SCAFFOLD
思想与FedProx类似，也是对梯度进行修正：
FedProx 与 SCAFFOLD都是用了一个全局模型去修正本地训练方向。
实验结果
上图展示了达到0.5的test accuracy，各方法所需要的迭代轮数，SCAFFOLD是最快的。这是SCAFFOLD论文中做的对比实验，看起来FedProx没有达到宣称的效果。
需要的迭代轮数，SCAFFOLD是最快的。这是SCAFFOLD论文中做的对比实验，看起来FedProx没有达到宣称的效果。
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