异构设备上异步联邦学习的实证分析：效率、公平性和隐私权衡
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本研究分析了异构设备在联邦学习中的效率与隐私挑战，比较了FedAvg与FedAsync方法，发现异步方法虽然加快收敛速度，但会增加隐私损失和公平性问题。

FedAsync FedAvg 异构设备 联邦学习 隐私挑战
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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