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type: 研究概念
title: 分布式学习
description: 解释数据、计算或通信去中心化条件下的学习问题。
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  - zh
  - research
  - concept
  - 研究概念
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**分布式学习** 覆盖数据、计算或优化步骤分散在多个客户端、设备、机构或工作节点上的学习设置。在本 wiki 中，它包括去中心化和联邦式问题，但作为描述性概念使用，并不限定于某一种协议。[^fed]

## 在本 wiki 中的作用

分布式学习是 [AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md) 的基础页。它解释为什么网络化 AI 与中心化训练具有不同约束：通信可能昂贵，本地数据可能非独立同分布，隐私或所有权也可能限制可共享内容。这些约束使数据选择和剪枝变得更重要，因为传输或训练所有可用数据往往并不现实。

## 与乔鑫宝工作的关系

相同视角出现在合成数据工作中：多个孤岛需要在没有汇总数据集的情况下判断分布漂移。分布式学习因此为乔鑫宝当前 AI 与网络方向提供基础设施背景。

## 参见

- [AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md)
- [数据选择](./Data_Selection_zh.md)
- [数据孤岛](./Data_Silos_zh.md)

[^fed]: McMahan 等人的 “Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data”（AISTATS 2017）是联邦学习与通信高效去中心化优化的标准参考之一。
