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摘要
联邦学习(FederatedLearning)由Google率先提出,其作为一种新型分布式协作的
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现许多智能物联网应用。但是,由于联邦学习是基于模型共享的建模流程,其数据隔离
在不同的组织数据筒仓中,数据之间保有异质的属性并存在多方面低效的瓶颈,使得联
邦学习的应用仍然存在一定的限制。具体来说,联邦学习为了保证数据的隔离使用模型
交换以迭代模型的更新,这种模式带来一个不可忽视的问题就是主客观目标的不一致性。
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