文档详情

基于联邦学习的跨机构数据共享论文.docx

发布：2025-04-15约4.48千字共10页下载文档
文本预览下载声明

基于联邦学习的跨机构数据共享论文

摘要：随着大数据时代的到来，跨机构数据共享在多个领域得到了广泛应用。然而，由于数据安全性和隐私保护等问题，传统的数据共享方式存在一定的局限性。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，为跨机构数据共享提供了一种安全、高效的方法。本文将探讨联邦学习在跨机构数据共享中的应用，分析其优势与挑战，并展望其未来发展趋势。

关键词：联邦学习；跨机构数据共享；数据安全；隐私保护

一、引言

（一）1.内容：联邦学习概述

1.1联邦学习的定义

联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习技术，它允许多个机构在保护本地数据隐私的前提下，共享模型参数进行协同训练

显示全部
相似文档