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摘要： #一、联邦学习定义 联邦学习是利用分散在各个参与协作方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的一种分布式训练方式。模型的相关信息（模型参数，结构，参数梯度等）能够在各参与方之间（可以明文、加密、 添加噪声等）交换，但是本地训练数据集不会移动。即数据不动模型动，数据可用不可见。 阅读全文