2021年12月11日
联邦学习（Federated Learning）详解以及示例代码
摘要： 联邦学习也称为协同学习，它可以在产生数据的设备上进行大规模的训练，并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里，本地收集、本地训练。在本地训练后，中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献，但是不访问实际的敏感数据。 联邦学习本身并不能保证隐私（稍后我们将讨论联邦学习系统中的隐私破坏和修 阅读全文
posted @ 2021-12-11 13:10 deephub 阅读(1701) 评论(0) 推荐(0) 编辑