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聯邦學習 - 維基百科,自由的百科全書
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聯邦學習是一種機器學習技術,具體來說就是人們在多個擁有本地資料樣本的分散式邊緣裝置或伺服器上訓練演算法。這種方法與傳統的集中式機器學習技術有顯著不同,傳統的集中式機器學習技術將所有的本地資料集上傳到一個伺服器上,而更經典的分散式方法則通常假設本地資料樣本都是相同分布的。聯合學習使多個參與者能夠在不共享資料的情況下建立一個共同的、強大的機器學習模型,從而可以解決資料隱私、資料安全、資料存取權限和異構資料訪問等關鍵問題。
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