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联邦学习及其在电信行业的应用
被引量:
2
1
作者
李鉴
邵云峰
+1 位作者
卢燚
吴骏
《信息通信技术与政策》
2020年第9期35-41,共7页
联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在...
联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。
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关键词
联邦学习
隐私保护
模型私有化
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题名
联邦学习及其在电信行业的应用
被引量:
2
1
作者
李鉴
邵云峰
卢燚
吴骏
机构
华为公司
诺亚方舟实验室
华为公司naie产品部
出处
《信息通信技术与政策》
2020年第9期35-41,共7页
文摘
联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。
关键词
联邦学习
隐私保护
模型私有化
Keywords
federated learning
privacy protection
model localization
分类号
F626 [经济管理—产业经济]
TP368.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
联邦学习及其在电信行业的应用
李鉴
邵云峰
卢燚
吴骏
《信息通信技术与政策》
2020
2
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