摘要： 
在联邦学习领域，许多传统机器学习已经讨论过的问题（甚至一些90年代和00年代的论文）都可以被再次被发明一次。比如我们会发现聚类联邦学习和多任务学习之间就有千丝万缕的联系。聚类联邦学习基本上都基于这样一个假设：虽然联邦学习中各节点的数据是Non-IID的，但是我们可以假定某些节点的数据可以归为一个聚类簇（簇内节点的分布近似IID）。实际上，这个思想让我们联想到高斯混合分布。高斯混合分布就假设每个节点的数据采样自高斯混合分布中的一个成分(对应一个簇)，而经典的高斯混合聚类就是要确定每个节点和簇的对应关系。 阅读全文
在联邦学习领域，许多传统机器学习已经讨论过的问题（甚至一些90年代和00年代的论文）都可以被再次被发明一次。比如我们会发现聚类联邦学习和多任务学习之间就有千丝万缕的联系。聚类联邦学习基本上都基于这样一个假设：虽然联邦学习中各节点的数据是Non-IID的，但是我们可以假定某些节点的数据可以归为一个聚类簇（簇内节点的分布近似IID）。实际上，这个思想让我们联想到高斯混合分布。高斯混合分布就假设每个节点的数据采样自高斯混合分布中的一个成分(对应一个簇)，而经典的高斯混合聚类就是要确定每个节点和簇的对应关系。 阅读全文