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水平联邦计算机视觉
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
联邦学习是一种有前途的研究范式，可以在各方之间进行机器学习模型的协作训练，而无需进行敏感信息交换。本研究回顾了应用于视觉识别的联邦学习，强调了架构设计选择在实现最佳性能方面的重要作用。研究结果表明，架构选择可以显著提高联邦学习系统的性能，尤其是在处理异构数据时。同时，研究强调了在实际场景中计算机视觉任务中架构设计的重要性，缩小了联邦学习和集中学习之间的性能差距。
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关键要点
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联邦学习是一种可以在各方之间进行协作训练的机器学习研究范式。
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本研究回顾了应用于视觉识别的联邦学习，强调架构设计的重要性。
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架构选择显著提高了联邦学习系统的性能，尤其是在处理异构数据时。
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研究分析了19个视觉识别模型在四个联邦学习数据集上的表现。
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重新调查了卷积架构在联邦学习中的劣势表现。
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分析了规范化层对联邦学习性能的影响。
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研究结果强调了架构设计在实际计算机视觉任务中的重要性，缩小了联邦学习与集中学习之间的性能差距。
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