En este artículo comparamos de forma justa dos enfoques relevantes de aprendizaje federado FL: FedAvg y SCAFFOLD, explicando sus diferencias, ventajas y aplicaciones prácticas en entornos con datos descentralizados y no IID.

FedAvg es un método clásico propuesto en 2016 por McMahan y colaboradores que combina actualizaciones locales mediante una media ponderada de los modelos entrenados en cada cliente. Su principal virtud es la simplicidad y la facilidad de implementación, lo que lo hace atractivo para prototipos y despliegues rápidos en proyectos de software a medida. Sin embargo, cuando los datos no son independientes e idénticamente distribuidos, FedAvg puede sufrir de gradientes sesgados y convergencia subóptima.

SCAFFOLD, introducido en 2020 por Karimireddy y colaboradores, incorpora variables de control y un mecanismo tipo dropout en las actualizaciones locales para corregir el sesgo de los gradientes y mejorar la adaptación a distribuciones locales heterogéneas. Su diseño busca reducir la desviación entre las direcciones de actualización de los clientes y el servidor, mejorando la convergencia en escenarios no IID.

Rendimiento Comparativo: en experimentos reproducibles SCAFFOLD suele superar a FedAvg cuando las particiones de datos entre clientes son heterogéneas. Esto se traduce en mayor precisión global y mayor estabilidad en entrenamiento federado con datos reales.

Eficiencia de comunicación: SCAFFOLD consigue reducir rondas de comunicación necesarias al corregir las actualizaciones locales, lo que puede reducir costes en redes limitadas. No obstante, su lógica puede implicar un coste computacional ligeramente mayor en el cliente por el cálculo de variables de control.

Robustez y seguridad: la metodología de control en SCAFFOLD también aporta mayor tolerancia frente a actualizaciones anómalas y ataques adversariales en comparación con FedAvg, aunque ninguna técnica sustituye a buenas prácticas de ciberseguridad y auditoría.

Cuándo elegir cada enfoque: si la prioridad es un desarrollo rápido y sencillo, o si los clientes comparten datos similares, FedAvg sigue siendo una opción válida. Para despliegues a escala con datos heterogéneos, donde la precisión y la eficiencia de comunicación son críticas, SCAFFOLD suele ser la alternativa preferible.

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Conclusión: para proyectos que demandan robustez frente a datos no IID y eficiencia de comunicación recomendamos SCAFFOLD. Para prototipos y escenarios homogéneos FedAvg sigue siendo una alternativa sólida y simple. En cualquier caso, en Q2BSTUDIO podemos asesorar e implementar la opción más adecuada a sus objetivos de negocio y requisitos técnicos.