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联邦学习中的模型异构
你是否曾对联邦学习中的模型异构感到好奇？
一、定义与背景：揭开模型异构的神秘面纱
想象一下，在联邦学习的广阔舞台上，每个参与者都拥有自己独特的“武器”——不同的模型结构和训练方法。这就是模型异构！它可能源于卷积神经网络CNN与递归神经网络RNN的激烈对决，也可能源于学习率大小的微妙差异，甚至可能源于数据预处理方法的独特选择。
随着数据隐私和安全问题的日益凸显，传统的集中式机器学习方法已经无法满足现代社会的需求。而联邦学习，作为一种新兴的分布式机器学习方法，正悄然改变着这一切。它将模型训练过程分布在多个参与者设备上，有效解决了数据隐私和安全问题。然而，这也带来了一个全新的挑战：模型异构性。
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