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【2024春季全球午餐会第13期】Federated Learning and Its Extension
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联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习框架,近年来受到了越来越多研究者的关注。然而,在实际场景中,数据异质性问题和模型异构问题的存在使得联邦学习框架难以实际落地部署。我们就这两个关键的问题展开了研究,递进式地完成了上述6篇论文的研究。本次分享将简单凝练地介绍贯穿6个工作的核心思想,希望给观众带来启发。
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