联邦学习
视频：链接 介绍 联邦学习是一种不需要收集各数据拥有方所有的数据，便能协作地训练一个模型的机器学习过程 旨在建立一个基于分散数据集的联邦机器学习模型。在模型训练过程中，隐私数据不离开本地，各方仅交换模型相关的信息或加密的数据，已训练好的联邦学习模型可以置于联邦学习系统的各参与方，也可以在多方 ...
原文：联邦学习
联邦学习 Federated Learning from： https: blog.csdn.net cao article details 联邦学习简介 联邦学习 Federated Learning 是一种新兴的人工智能基础技术，在 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全 保护终端数据和个人数据隐私 保证合法合规的前提下， ...
2019-09-10 21:32 0 2530 推荐指数：
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联邦学习综述
前言：写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于联邦学习的文章（主要是两篇联邦学习综述），然后对其中的一些关键点进行了总结，并加入了个人对于联邦学习这一研究领域的理解以及思考（侵删）。 可供参考链接：https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p ...
联邦学习（Federated learning）
1.communication-efficient algorithms parallel gradient descent Federated Averaging Algorith ...
联邦学习框架——Fedlearner
参考资料： （1）字节跳动破局联邦学习：开源Fedlearner框架，广告投放增效209% https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-11-03-9 （2）浅谈字节最新开源联邦机器学习平台Fedlearner - Garvin Li的文章 - 知 ...