联邦学习的核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练,在不需要交换本地个体或样本数据的前提下,仅通过交换模型参数或中间结果的方式,构建基于多方数据下的全局模型,从而实现「数据可用不可见」、「数据不动模型动」。
联邦学习
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