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联邦学习全局模型和个性化模型的现状与展望

修涵文 李贺 曹荣强 万萌 李凯 王彦棡

数据与计算发展前沿2024，Vol.6Issue(1)：P.113-124,12.
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数据与计算发展前沿2024，Vol.6Issue(1)：P.113-124,12.DOI:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2024.01.011

联邦学习全局模型和个性化模型的现状与展望

修涵文 1李贺 1曹荣强 1万萌 1李凯 1王彦棡1

作者信息

  • 1. 中国科学院计算机网络信息中心,北京100083 中国科学院大学,计算机科学与技术学院,北京100049
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摘要

关键词

联邦学习/个性化模型/全局模型/异构问题

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

修涵文,李贺,曹荣强,万萌,李凯,王彦棡..联邦学习全局模型和个性化模型的现状与展望[J].数据与计算发展前沿,2024,6(1):P.113-124,12.

基金项目

国家重点研发计划“人工智能算力算法数据一体化开放服务平台建设”(2020AAA0105202)。 （2020AAA0105202）

数据与计算发展前沿

OACSTPCD

2096-742X

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