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联邦学习(Federated Learning)是在进行分布式机器学习的过程中,各参与方可借助其他参与方数据进行联合建模和使用模型。参与各方无需传递和共享原始数据资源,同时保护模型参数,即在数据不出本地的情况下,进行数据联合训练、联合应用,建立合法合规的机器学习模型[1]。
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