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《基于蒸馏数据的多模型联邦学习》
一、引言
随着人工智能的飞速发展，机器学习和深度学习在众多领域的应用日益广泛。数据是这些算法的核心驱动力，然而，数据孤岛、数据隐私保护等问题也随之浮现。联邦学习作为一种新型的学习范式，能够在保护数据隐私的同时，实现多设备、多节点之间的协同学习。本文将探讨基于蒸馏数据的多模型联邦学习，通过多模型协同训练，提高学习效果和模型质量。
二、蒸馏数据的概念及其应用
蒸馏数据是通过一种特定的技术，从原始数据中提取关键信息，降低数据冗余度的一种处理方法。这种处理方法可以有效提高计算效率和存储空间利用率。在多模型联邦学习中，利用蒸馏数据进行模型训练，可以在一定程度上缓解因设备
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