在Multimedia Systems（JCR Q1、CCF-C）上发表了一篇文章，关于Multimodal federated learning。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 多模态联邦学习（MMFL）是一种全新的机器学习技术，它增强了传统联邦学习（FL）的能力，允许多个本地模型使用各种模态…

“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。