本研究解决了协作训练中的有效性和数据记忆化的挑战，探讨了不同训练模式下代码生成的准确性和实用性。研究发现联邦学习在保护数据隐私的同时，能够与集中训练相媲美，但仍存在潜在的数据泄露风险。因此，提出了优化多源数据集的建议，以促进跨组织合作。

Learn2pFed是一种基于算法展开的个性化联邦学习框架，解决了数据异质性问题，使每个客户端能够自适应地选择参与协作训练的模型参数部分。Learn2pFed在多个任务中表现优于以往的个性化联邦学习方法。

本研究论文探讨了隐私保护协作训练中使用小型深度学习模型的新方法，以及FL应用中使用transformer模型的必要性。还提出了一种专注于FL应用中计算和通信效率的新的分类法，并讨论了当前广泛使用的FL框架的现状和未来研究潜力。

本文提出了一种适用于协作训练的新算法框架，展示了该方法对 SwAV 和 ALBERT 的预训练效果，成本仅为传统设置的一小部分。最后，提供了一个由 40 名参与者组成的成功的协作语言模型预训练的详细报告。

本文介绍了一种新的联邦学习方法，通过引入局部统计批量规范化（BN）层，使得深度学习架构能够进行协作训练，并具有鲁棒性和降低信息泄漏风险的能力。该方法在肿瘤组织学图像块分类中表现出较好的传输学习效果，相对于之前的技术有很大的优势。