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聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) ，其核心思想是通過(guò)在多個(gè)擁有本地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行分布式模型訓(xùn)練，在不需要交換本地個(gè)體或樣本數(shù)據(jù)的前提下，僅通過(guò)交換模型參 數(shù)或中間結(jié)果的方式，構(gòu)建基于虛擬融合數(shù)據(jù)下的全局模型，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)共享計(jì)算的平衡，即“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”、“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”的應(yīng)用新范式 。
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