科学家突破联邦学习模型同构限制，让异构设备在隐私保护中共同学习
在当今高度互联的世界中，移动设备、智能家居和物联网产品正源源不断地产生海量数据，如果能将这些数据充分利用起来，毫无疑问能够为 AI 模型的训练带来更多有价值的养料。但这些数据往往分散在各个终端设备上，在保护隐私的前提下，有效利用这些分散数据训练人工智能模型是一
模型同构
科学家突破联邦学习模型同构限制，让异构设备在隐私保护中学习
在当今高度互联的世界中，移动设备、智能家居和物联网产品正源源不断地产生海量数据，如果能将这些数据充分利用起来，毫无疑问能够为 AI 模型的训练带来更多有价值的养料。但这些数据往往分散在各个终端设备上，在保护隐私的前提下，有效利用这些分散数据训练人工智能模型是一