标签：联邦学习

联邦学习是让多个参与方在不交换原始数据的前提下、通过交换模型参数或梯度信息共同训练一个全局模型的分布式机器学习范式，核心是数据不出本地而模型协同演进，能力包括按数据关系划分联邦类型、多种聚合算法与多层隐私增强。它解决的是数据孤岛下联合建模无…