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联邦学习与迁移学习的结合，通过在保护数据隐私的同时，利用预训练模型的知识显著提升了模型性能和训练效率。本文详细介绍了这种结合的策略、实现方法以及实例。未来，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，联邦学习和迁移学习的结合将在更多领域发挥重要作用。
而横向联邦学习中的工作节点代表的是模型训练的数据拥有方，其对本地的数据具有完全的自治权限，可以自主决定何时加入联邦学习进行建模，联邦学习面对的是一个更复杂的学习环境。联邦学习强调模型训练过程中对数据拥有方的数据隐私保护，是一种应对数据隐私保护的有效措施。
评估型横向联邦作业流程 基于第1.2.2节中横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。
如何实战联邦学习： ModelArts提供了一个实现个性化联邦学习的API——pytorch_fedamp_emnist_classification，它主要是让拥有相似数据分布的客户进行更多合作的一个横向联邦学习框架，让我们来对它进行一些学习和探索。
二、纵向联邦学习场景下的LR 关于纵向联邦学习的介绍已经屡见不鲜，市面上也涌现出很多优秀的产品，比如FATE、华为可信智能计算TICS等。
【功能模块】请问目前Mindspore支持联邦学习吗？如果不支持，请问有何以现在的代码为基础实现联邦学习较好办法？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
3.2.4 联邦HDFSnamenode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系，这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈(参见10.3.2节)。
（4）轻量化训练环境；（5）样本隐私保护；（6）模型个性化适配3、联邦学习在家庭接入终端的应用通过NAIE@NCE+ONT的云+端 联邦学习架构，支持ONT 应用识别的在线学习能力，探索AI算法异地泛化机制，支撑如下特性：1）提升上网后模型准确率的本质是提供AI在线训练能力。
在学习过程中不交换原始数据。联邦学习已经成为一个重要的机器学习领域并吸引了许多研究兴趣 [34, 28, 22, 25, 41, 5, 16, 2, 11]。此外，它已应用于许多应用，例如医学成像 [21, 23]、物体检测 [32] 和地标分类 [15]。
希望本文对您在联邦学习的研究和应用中有所帮助。未来，我们将继续探索更多优化策略，推动联邦学习技术的发展与应用。
二、纵向联邦学习场景下的LR 关于纵向联邦学习的介绍已经屡见不鲜，市面上也涌现出很多优秀的产品，比如FATE、TICS等。纵向联邦可以实现多用户在不暴露己方数据的前提下，共享数据和特征，训练出精度更高的模型，对于金融和政务等众多行业具有重要意义。
其实这跟联邦学习的内核并没有太大关系，我们对联邦学习的建模、算子、pipeline，其实没有做任何改造，只是在联邦学习的“最后一公里”之后，给业务机构提供一个基于区块链或是其他系统的不可篡改的证据，方便让机构的从业人员在做了联邦学习的数据联合以后，还能够有一些材料和资料来提供给审计方
联邦协同训练是指在保护数据隐私的同时，充分利用多用户，多作业，多计算资源的协同能力以增强训练效果的技术方法。狭义的联邦协同训练是指联邦协同训练本身，主要有训练管理完成，广泛的联邦协同训练是指端到端的联邦人工智能应用开发，由数据管理，训练管理，模型管理，应用管理等多个模块联合完成。
6、添加挂载表 四、联邦使用场景： 1、创建server CREATE SERVER mounttb_diff_001 FOREIGN DATA WRAPPER HDFS_FDW OPTIONS (type 'hdfs', address '192.168.1.1: 5000
2.2 缩略语 API 应用编程接口（ Application Programming Interface） FLRA 联邦学习参考架构（ Federated Learning Reference Architecture） CPU 中央处理单元（ Central Processing
本课程由华为诺亚的宋老师介绍联邦学习在语音唤醒中的应用。联邦学习能够有效利用各种用户的信息知识，提升所有用户的KWS（智能唤醒）使用体验，对于使用中心模型时表现糟糕的用户，联邦学习能够显著提升模型在这些用户上的性能，整个流程中数据不离开用户端侧，满足隐私保护的要求。
由于文本数据广泛来自最终用户，在这项工作中，我们研究了最近使用联邦学习作为学习框架的 NLP 模型和技术。我们的综述讨论了联邦自然语言处理的主要挑战，包括算法挑战、系统挑战以及隐私问题。我们还对现有的联邦 NLP 评估方法和工具进行了严格审查。
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