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：（一）联邦学习概述
目录 一 联邦学习定义 二 联邦学习的分类 三 联邦学习架构 四 联邦学习算法现状 一 联邦学习定义 联邦学习是利用分散在各个参与协作方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的一种分布式训练方式。模型的相关信息 模型参数，结构，参数梯度等 能够在各参与方之间 可以明文 加密 添加噪声等 交换，但是本地训练数据集不会移动。即数据不动模型动，数据可用不可见。 设当前有N位数据拥 ...
2022-03-06 18:24 0 725 推荐指数：
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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 ...
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