联邦学习：隐私保护协同智能的调查

本研究解决了分布式机器学习中对数据隐私和安全的关注，提供了一个关于联邦学习的全面综述。通过探讨联邦学习的架构、生命周期和关键技术挑战，提出了减少通信开销和保障隐私的新方法。研究表明，联邦学习在医疗、金融和智能物联网等领域具备显著的应用潜力。

本研究综述了联邦学习在分布式机器学习中的数据隐私与安全问题，分析其架构、生命周期及技术挑战，提出降低通信开销和增强隐私的新方法，展示其在医疗、金融和智能物联网等领域的应用潜力。

安全问题 应用潜力 数据隐私 联邦学习 通信开销
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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