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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>聯(lián)邦學習在邊緣計算中的應用

      聯(lián)邦學習在邊緣計算中的應用

      2023-05-18 | pdf | 0.77 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      聯(lián)邦學習（Federated Learning）是一種分布式機器學習技術 ，其核心思想是通過在多個擁有本地數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源之間進行分布式模型訓練，在不需要交換本地個體或樣本數(shù)據(jù)的前提下，僅通過交換模型參 數(shù)或中間結果的方式，構建基于虛擬融合數(shù)據(jù)下的全局模型，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)共享計算的平衡，即“數(shù)據(jù)可用不可見”、“數(shù)據(jù)不動模型動”的應用新范式 。
      機器學習 邊緣計算
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