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多模态联邦学习综述:背景、应用与观点

在Multimedia Systems(JCR Q1、CCF-C)上发表了一篇文章:A survey of multimodal federated learning: background, applications, and perspectives。为了提供全面的视角,整理了大量的相关工作,总结在Github仓库,希望能为MMFL的发展出一份小力。本页面提供该文章的中文摘要。 摘要 多模态联…

📁 资料库 📆 2024-07-29
多模态联邦学习综述:背景、应用与观点

联邦学习 FL 基础

“联邦学习”让互相不信任的各方,可以把样本和特征汇聚到一起,共同获得更好的预测模型。2016年由谷歌团队提出,数据不动模型动。

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