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联邦Frank-Wolfe算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了联邦私有局部训练算法（Fed-PLT），解决了联邦学习中的通信和隐私保护挑战。通过局部参与和训练，减少了通信轮次，实现了对准确性的无影响匹配。同时，代理具有选择不同训练求解器的灵活性，并探讨了如何利用局部训练增强隐私。通过理论分析和数值结果，评估了该算法的有效性。
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关键要点
- 提出了联邦私有局部训练算法（Fed-PLT），解决了联邦学习中的通信和隐私保护挑战。
- 通过局部参与和训练，显著减少了中央协调员和计算代理之间的通信轮次。
- 实现了局部训练对准确性的无影响匹配。
- 代理可以选择不同的局部训练求解器，如（随机）梯度下降和加速梯度下降。
- 探讨了如何利用局部训练增强隐私，并推导了差分隐私边界及其与局部训练轮次的依赖关系。
- 通过理论分析和数值结果评估了所提算法的有效性。
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