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《联邦学习的未来：深入剖析FedAvg算法与数据不均衡的解决之道》
随着数据隐私和数据安全法规的不断加强，传统的集中式机器学习方法受到越来越多的限制。为了在分布式数据场景中高效训练模型，同时保护用户数据隐私，联邦学习（Federated Learning, FL）应运而生。它允许多个参与方在本地数据上训练模型，并通过共享模型参数而非原始数据，实现协同建模。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2302_81410974/article/details/143804666
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