7篇ICLR论文,遍览联邦学习最新研究进展.pdf

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联邦学习是一种在分布式网络中实现的客户端本地存储数据并训练局部模型、中央服务器汇聚各客户端上载数据后训练构建全局模型的分布式机器学习处理框架。

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