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在部分数据或部分数据无法共享的领域(例如健康和教育),拥有在无法完全访问数据的情况下训练算法的方法变得至关重要。联邦学习通过协调节点网络解决了这个问题,其中每个节点仅使用其数据部分学习算法,然后集中聚合模型,而无需访问整个数据集本身。
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