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联邦学习
时间 2021-01-02
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联邦学习分类 横向联邦学习 (图片源于论文Federated Machine Learning: Concept and Applications) 每一行为一个样本sample,每一列为一个特征feture,有些数据集包含标签label。 横向联邦学习适用于样本特征相似性大,但是用户数据重叠部分较小的情况。例如在金融领域,不同地区的银行,他们的用户数据重叠较少,但是用户涉及到的业务几乎类型一样。
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