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面向非独立同分布数据的联邦学习算法研究.pdf

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    摘要

    摘要

    物联网技术快速发展，大量的数据信息出现在不同的企业中，数据信息也变得透

    明且公开，这无疑给大数据时代的隐私安全带来了很大的隐患，数据隐私成为了企业

    间相互建立模型的一道壁垒。因此，联邦学习的出现在保护参与方数据隐私安全的同

    时加强了参与方的联合建模。尽管联邦学习能够极大的保护各参与方的数据隐私安全，

    但在实际的应用中各个参与方数据会存在偏好倾向的不同，这也就让本地训练的数据

    往往呈现出非独立同分布的情况，进而使得

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