本文介绍了联邦迁移学习（FTL）技术和框架，可提高数据联邦下统计模型的性能。该框架灵活、安全，适用于安全多方机器学习任务。

该研究探讨了多任务环境下的联邦迁移学习，发现使用任务特定和个性化的联邦模型进行迁移学习和训练可以获得类似或更高的准确性。

本文介绍了一种名为联邦迁移学习（FTL）的新技术和框架，可以在数据联邦下提高统计模型性能。该框架允许共享知识，保护用户隐私，并提供安全的跨验证方法。