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摘要
机器学习和深度学习在近些年来的发展非常迅速，目前已经产生了大量的应用，比
如人脸检测，语音识别，自动驾驶等应用。在智能手机，互联网大规模普及之后，人类
社会产生的数据总量规模极其庞大，然而出于个人隐私保护的原因，许多个人隐私相关
的数据却并不能被直接利用，因此联邦学习也在这一背景下被提出。联邦学习是一种新
型的分布式学习范式，该方法基于边缘设备（如手机，平板电脑等设备），不需要收集
客户端的原始数据，具有较好的保护隐私的效果。联邦学习目前面临大量的挑战，一个
关键且常见的挑战就是数据的异构性，
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