Limitazioni

• Se si sceglie di abilitare la crittografia omorfa, i modelli intermedi non possono più essere salvati. Tuttavia, il modello finale dell'esperimento di addestramento può essere salvato e utilizzato normalmente. L'aggregatore non sarà in grado di decodificare gli aggiornamenti del modello e i modelli globali intermedi. L'aggregatore può visualizzare solo il modello globale finale.

Risoluzione dei problemi

• Se si verifica un errore di quorum durante la distribuzione delle chiavi omorfe, riavviare l'esperimento.
• La modifica del nome di un esperimento di apprendimento federato causa la perdita del nome corrente, incluse le esecuzioni precedenti. Se ciò non è previsto, creare un nuovo esperimento con il nuovo nome.
• La specifica software predefinita viene utilizzata da ogni esecuzione. Se il tipo di modello diventa obsoleto e non compatibile con le specifiche software future, la riesecuzione di un esperimento precedente potrebbe avere dei problemi.
• Poiché i sistemi di addestramento remoto sono progettati per essere eseguiti su server diversi, è possibile che si verifichi un comportamento imprevisto quando si eseguono più parti che si basano sullo stesso server.

Problemi noti di apprendimento federato

• Problemi noti per Federated Learning

Argomento principale IBM Federated Learning