Dezentralisiertes Federated Learning: Gossip & Differential Privacy getestet

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie Federated Learning funktioniert, wenn der klassische zentrale Aggregationsserver durch ein vollständig dezentrales Peer‑to‑Peer‑Gossip‑System ersetzt wird. Der Fokus liegt darauf, die Vorteile einer verteilten Architektur zu nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre der Teilnehmer zu schützen.

Die Autoren implementieren sowohl das traditionelle FedAvg als auch ein neu entwickeltes Gossip‑Federated‑Learning von Grund auf. Dabei wird die gesamte Logik in Python geschrieben, sodass jeder Schritt nachvollziehbar bleibt. Zusätzlich wird clientseitige Differential Privacy eingeführt: Durch das gezielte Einfügen von Rauschen in die lokalen Modellupdates wird die Privatsphäre jedes Teilnehmers gewahrt, ohne die Lernleistung drastisch zu beeinträchtigen.

Um die Wirksamkeit dieser Ansätze zu prüfen, führen die Entwickler kontrollierte Experimente durch. Die Ergebnisse zeigen, dass das dezentrale Gossip‑Modell vergleichbare Genauigkeiten wie das zentrale FedAvg erreicht, während die Differential Privacy‑Mechanismen die Daten sicherer machen. Das Tutorial bietet damit einen praxisnahen Leitfaden für Entwickler, die robuste und datenschutzfreundliche Federated‑Learning‑Systeme bauen wollen.