该研究探讨了联邦学习中集中式与去中心化的区别，强调基础训练协议的不同，并首次系统评估现有工作，指出去中心化联邦学习的潜力尚未充分探索，为未来研究提供新视角。

From Centralized to Decentralized Federated Learning: Theoretical Insights, Privacy Preservation, and Robustness Challenges
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