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【转载】详解联邦学习

本质:联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术,或机器学习框架。

目标:联邦学习的目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上,实现共同建模,提升AI模型的效果。

前身:联邦学习最早在 2016 年由谷歌提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题;

See: 详解联邦学习Federated Learning - 沐清予的文章 - 知乎

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This post is written by Holger, licensed under CC BY-NC 4.0.

#联邦学习