啥是横向联邦学？

横向联邦学是一种，进行本地训练。

怎么实现跨域数据平安共享与协同训练？

通过以下步骤实现：

• 定义模型和数据集设备在本地定义模型和数据集，进行本地训练。

• 上传本地模型更新鲜设备将本地模型的更新鲜上传到中央服务器。

• 汇总本地模型更新鲜中央服务器汇总这些个本地模型的更新鲜，并生成新鲜的全局模型。

• 将全局模型分发给个个设备全局模型根据设备的用情况，分发给个个设备用。

横向联邦学的优势

1. 护着数据隐私不需要将数据上传到中央服务器，能在不泄漏数据隐私的情况下进行模型更新鲜。

2. 节省带宽阔和存储材料只需要上传本地模型更新鲜，能少许些数据传输量。

3. 搞优良模型准确度通过在更许多的数据上训练，搞优良模型的准确度。

横向联邦学的实现

def aggregate_models:
    model_num = len
    if model_num == 0:
        return None
    new_model = models.state_dict
    for key in new_model:
        for i in range:
            new_model += models.state_dict
        new_model = torch.div
    return new_model
    

通过上述步骤， 我们能看到横向联邦学需要设备之间的一起干，共同协作完成机器学的过程。

横向联邦学利用分布式计算的优势， 克服了老一套机器学在数据隐私和数据稀缺上的不够，能够在保证数据隐私的前提下搞优良模型的准确性。以后因为手艺的不断进步，横向联邦学将在更许多领域发挥关键作用。

欢迎用实际体验验证观点。