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联邦学习与边缘智能
资料介绍
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，其核心思想是在保护数据隐私的前提下，让多个数据拥有方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。各参与方利用本地数据进行模型训练，仅共享模型参数或中间结果，通过中央服务器进行参数聚合与更新，最终形成一个全局模型。这种方式有效解决了数据孤岛和隐私保护的矛盾，在医疗、金融、物联网等敏感领域具有重要应用价值。
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