摘 要：联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法，其中多个设备使用自己的本地数据进行分布式模型训练，不需要交换本地数据，仅通过交换模型参数来构建共享的全局模型，从而保护用户的隐私。为了平衡模型性能和通信延（试读）...
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