text: 聯邦學習是一種機器學習技術，具體來說就是人們在多個擁有本地資料樣本的分散式邊緣裝置或伺服器上訓練演算法。這種方法與傳統的集中式機器學習技術有顯著不同，傳統的集中式機器學習技術將所有的本地資料集上傳到一個伺服器上，而更經典的分散式方法則通常假設本地資料樣本都是相同分佈的。聯合平均是 FedSGD 的泛化，允許本地節點對本地資料進行多次批次更新，並交換更新的權重而不是梯度。此外，對來自相同初始化的調整權重進行平均並不一定會損害所得平均模型的效能。儘管它很簡單，但它在現實環境中缺乏理論保證。傳統的聯邦學習是基於每個worker裝置表徵通訊和精度之間權衡的梯度壓縮。.聯合學習使多個參與者能夠在不共享資料的情況下建立一個共同的、強大的機器學習模型，從而可以解決資料隱私、資料安全、資料訪問許可權和異構資料訪問等關鍵問題。
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metadata: 聯邦學習
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