联邦学习，第1部分：数据所在位置的模型训练基础
发布: (2026年1月10日 GMT+8 23:00)
1 min read
Source: Towards Data Science
理解联邦学习的基础
该文章 Federated Learning, Part 1: The Basics of Training Models Where the Data Lives 首次出现在 Towards Data Science。
相关文章
阅读更多 »Federated Machine Learning 与数据隐私的未来
Machine learning 系统今天由 data 驱动，大多数传统模型依赖于在大型 servers 中集中 data 并进行 training。虽然这种 appr…
使用 PySyft 的联邦学习：实现私密和高效
引言 联邦学习正日益受到关注，作为一种在去中心化数据上训练模型并保护隐私的强大方法。PySyft，一个开源…
我使用联邦学习评估了 50 万信用记录。以下是我的发现
为什么隐私在小规模下会破坏公平——以及协作如何在不共享单条记录的前提下同时解决这两个问题 这篇文章《我评估了五十万条信用记录》…
通信高效端上机器学习：在非IID私有数据下的联邦蒸馏与数据增强
概述 想象一下，你的手机在不交出所有照片的情况下帮助 AI 学习。新方法使手机能够在本地学习，只共享极少量的笔记，……