从集中式到去中心化的联邦学习：理论洞察、隐私保护和鲁棒性挑战

该研究探讨了联邦学习中集中式与去中心化的根本区别，不仅在于网络拓扑，而在于基础训练协议的不同。本研究首次系统性地评估并分类了现有的集中式和去中心化联邦学习工作，并指出了文献中的关键空白，特别是在基于分布式优化方法的去中心化联邦学习的潜力未被充分探索。这项工作为联邦学习领域提供了新的视角和未来研究方向。

该研究分析了联邦学习中集中式与去中心化的差异，评估并分类了现有研究，指出文献中的关键空白，特别是去中心化联邦学习的潜力尚未充分挖掘，为未来研究提供了新视角。

去中心化 未来研究 研究空白 联邦学习 集中式
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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