什么是联邦平均（Federated Averaging, FedAvg）？
联邦平均（Federated Averaging, FedAvg）是一种分布式机器学习算法，专为联邦学习框架设计，它允许多个客户端（如移动设备或边缘节点）在本地数据集上独立训练模型，而无需共享原始数据；每个客户端仅将模型参数更新（例如权重变 […]
标签： 分布式机器学习
什么是联邦学习（Federated Learning）？
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习范式，它允许多个客户端设备（如智能手机或边缘节点）协作训练一个共享模型，而无需将原始数据传输到中央服务器。在联邦学习中，每个设备使用本地数据独立训练模型，只上传模型更新（如 […]