目录

简介

联邦学习的目的是为了保证数据隐私的情况下，如何把不同数据源的数据联合训练，得到更好的模型。

分类

按照分类，横向联邦学习看起来就是数据并行，纵向联邦学习是特征分段训练（也算是特殊的模型并行吧）。

参考

  • https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410