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基于垂直联邦学习的生成对抗网络（VFLGAN-TS）用于垂直分割时间序列数据的发布
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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
FedGAN是一种用于训练分布式非独立同分布数据源的算法，通过同步本地生成器和辨别器以及平均和广播参数的中介，使用随机梯度下降法收敛。实验结果表明，FedGAN在不同数据集上具有类似于一般分布式GAN的性能，并减少通信复杂性。
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关键要点
- FedGAN是一种用于训练分布式非独立同分布数据源的生成对抗网络算法。
- FedGAN通过周期性同步本地生成器和辨别器，以及平均和广播参数来实现训练。
- 该算法使用随机梯度下降法，证明了在标准假设下的收敛性。
- FedGAN在多种数据集上进行了实验，包括玩具示例、图像数据集和时间序列数据集。
- 实验结果表明，FedGAN的性能与一般分布式GAN相似，同时减少了通信复杂性。
- FedGAN对通信减少具有鲁棒性。
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