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联邦学习中的贡献评估：现有方法的考察
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
评估是评估系统达到预期目标的方法。联合学习是一种隐私保护机器学习方法，允许多个参与方共同训练模型。本文回顾了现有研究中的评估目标和指标，并介绍了FedEval平台，提供了联合学习算法的评估框架。讨论了联合学习评估的挑战和未来研究方向。
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关键要点
- 评估是一种系统性方法，用于评估系统达到其预期目标的程度。
- 联合学习是一种隐私保护机器学习范式，允许多个参与方共同训练模型而无需共享敏感数据。
- 本文回顾了现有研究中采用的主要评估目标。
- 探讨了每个评估目标所使用的评估指标。
- 介绍了FedEval，这是一个开源平台，为联合学习算法提供标准化和全面的评估框架。
- 讨论了联合学习评估的一些挑战和未来研究方向。
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