Federated Learning är en distribuerad maskininlärningsmetod som möjliggör modellutbildning på en stor corpus av decentraliserade data. Vi har byggt ett skalbart produktionssystem för Federated Learning inom området mobila enheter, baserat på TensorFlow. I detta dokument beskriver vi den resulterande designen på hög nivå, skisserar några av utmaningarna och deras lösningar samt berör de öppna problemen och framtida riktningar.
REF presenterade vidare en högnivådesign för skalbara FL-produktionssystem i samband med mobila enheter och diskuterade vissa utmaningar, lösningar och öppna problem i systemdesignen.
Towards Federated Learning at Scale: System Design
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}