标签: 分布式学习

联邦学习的基本原理 联邦学习是一种革命性的机器学习范式，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练AI模型。这种技术通过将模型训练过程分散到各个数据持有方的本地设备上，只交换模型参数而非原始数据，从而在保护隐私的同时实现协作学习。