是的，联邦学习可以处理大规模数据集，但其有效性取决于系统如何设计来管理分布式计算、通信和数据异构性。 联邦学习通过在拥有本地数据的分散设备或服务器上训练模型来运行，而无需集中数据。 这种方法本质上支持可扩展性，因为工作负载分布在许多参与者之间。 例如，全球智能手机键盘应用程序可以使用来自数百万设备的数据训练下一个单词预测模型，每个设备处理其自己的用户特定数据。 聚合数据集在总大小上有效地是“大规模”的，即使单个设备处理较小的子集。
扩展联邦学习的主要挑战在于通信和协调。 虽然每个设备都在本地处理数据，但服务器必须聚合来自成千上万或数百万参与者的模型更新（例如，梯度或参数）。 这需要高效的通信协议来避免瓶颈。 诸如联邦平均之类的技术通过在发送更新之前执行多个本地训练步骤来减少通信频率。 此外，压缩方法（例如，量化、稀疏化）可最大限度地减少传输数据的大小。 例如，谷歌在 Gboard 上进行联邦学习的研究表明，将模型更新压缩 99% 仍然可以保持模型准确性，同时实现可扩展性。 但是，如果本地数据集的大小或质量差异很大——例如，某些设备有 10 个样本，而其他设备有 10,000 个样本——不均衡的贡献可能会减慢收敛速度或使模型产生偏差。 基于数据集大小的加权平均等策略有助于缓解这种情况。
开发人员还必须解决边缘设备上的计算和存储限制。 虽然联邦学习避免了集中原始数据，但每个参与者必须有足够的资源来训练本地模型。 对于非常大的模型（例如，具有数十亿个参数的神经网络），像智能手机这样的边缘设备可能缺乏处理本地训练的内存或处理能力。 在这种情况下，诸如模型剪枝、知识蒸馏或跨层拆分训练之类的技术可以降低计算需求。 例如，联邦视觉模型可能会使用针对移动推理优化的轻量级卷积架构。 TensorFlow Federated 和 PySyft 等框架提供了自动执行此过程某些部分的工具，例如差分隐私或安全聚合，这对于在不损害用户隐私的情况下保持可扩展性至关重要。
总而言之，联邦学习可以通过利用分布式计算来扩展到大型数据集，但成功取决于优化通信、处理数据异构性和使模型适应边缘设备限制。 在实施此类系统时，开发人员应优先考虑高效的更新聚合、压缩和轻量级模型设计。