[内容补充与拓展]联邦学习系统

[hansen7]

可否share一下所有图表的原始文件？

13.1

• [x] 简单语句的修改、增加Flower的介绍
• [x] 联邦迁移学习的Clarification，放到展望里来写

13.2

• [x] FedAvg存在的问题, e.g., SCAFFOLD, ICML 2020和一些改进的方法, e.g., FEDBE, ICLR 2021

13.4

• [ ] 一些公式格式问题的修改
• [ ] DP存在的问题以及可改进的空间e.g., Ryan Rogers's talk at ICML 2020, Yangsibo's NeurIPS '21 Oral

13.5展望

• [ ] 常见的衡量FL Algorithm的metric，比如跟Centralise Training作对比:

  

• [ ] 联邦学习与预训练之间的联系(ACM TIST 2022, ICML 2022 Sub [我在审的一篇])

• [ ] Trustworthy and Transparency in System

• [ ] 联邦学习在不同应用场景下(比如智慧医疗、医药开发)的挑战，

• [ ] Federated Analytics, Federated Optimisation

• [ ] 联邦迁移学习

prospect.md -> outlook.md

以及愿意整体多过几遍文字描述和Refine Diagram and Tables, 希望参与到编写工作当中!!

[eedalong]

非常欢迎参与社区共建～

[hansen7]

谢谢，那我接下来就是直接提交PR来Merge，是吗？

[eedalong]

可以的，你可以直接提交PR，然后大家一起review一下～

[chengtianwu]

感谢你的建议。联邦学习章节部分，我参与写作的比较多，可以互相交流~