Was bedeutet "Server-Aggregation"?
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Server-Aggregation ist ein Prozess, der im föderierten Lernen verwendet wird, wo Daten von mehreren Clients kombiniert werden, um das Modelltraining zu verbessern. In diesem Setup arbeitet jeder Client mit seinen eigenen Daten, teilt aber Updates mit einem zentralen Server. Der Server sammelt diese Updates, um ein besseres Gesamtmodell zu erstellen, ohne die echten Daten jedes Clients zu sehen.
Wie es funktioniert
Wenn Clients ihre Updates an den Server senden, bewertet der Server, wie ähnlich diese Updates sind. Das hilft dem Server zu entscheiden, welche Updates am wichtigsten sind, um das Modell zu verbessern. Der Server kombiniert dann diese Updates zu einem einzigen Modell, das das Wissen aller Clients widerspiegelt.
Vorteile
Diese Methode hilft, die Daten privat zu halten, da der Server die tatsächlichen Daten der Clients nie sieht. Außerdem ermöglicht es ein effizienteres Training, da sich der Server auf die besten Updates konzentrieren kann. Insgesamt sorgt die Server-Aggregation dafür, dass das Modell stark und effektiv bleibt, selbst wenn einige Clients fehlende Daten oder unterschiedliche Arten von Informationen haben.