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基于联邦学习的量化与聚合双重优化算法研究.pdf

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    摘要

    随着物联网技术的快速发展，数目众多的物联网设备投入使用。这些物联网设备收

    集了大量应用数据，能够用来建立人工智能算法模型。但是，一方面仅靠单个企业或者

    单台设备的数据所建立的人工智能算法模型，在准确率和稳定性等方面并不能保证具有

    很高的质量；另一方面，在多个企业机构的多台设备之间进行数据共享，通过对多方数

    据的处理和分析建立算法模型，也涉及到隐私保护问题。联邦学习能够实现在不对各个

    设备所收集的数据进行上传和共享的同时，利用多个数据集训练出兼顾准确性和鲁棒性

    的人工智能算法模型。

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