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面向联邦学习的隐私保护与激励机制研究
一、引言
随着大数据时代的来临，数据共享与协同学习成为了众多领域的研究热点。然而，数据隐私保护问题也日益凸显，特别是在涉及个人敏感信息或企业核心数据时。为了在数据共享与保护隐私之间寻找平衡，联邦学习技术应运而生。本文旨在深入探讨面向联邦学习的隐私保护与激励机制研究，以实现数据共享与隐私保护的双重目标。
二、联邦学习概述
联邦学习是一种分布式机器学习方法，其核心思想是在保持数据本地化的同时，通过模型参数的共享与协同学习来提高模型的性能。在联邦学习中，各参与方可以共享模型参数，而无需将原始数据传输至中心服务器，从而在保护数据隐私的同时实现模型的优化。
三、隐私
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