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基于自适应梯度稀疏化增强的高效纵向联邦学习模型-济南大学学报(自然科学版)2026年02期

基于自适应梯度稀疏化增强的高效纵向联邦学习模型

作者:刘冬兰 赵夫慧 王睿 张昊 刘新 常英贤 字体:      

中图分类号:TM933文献标志码:A

近年来,随着数据隐私保护和分布式机器学习需求的不断增加,联邦学习逐渐受到研究者和工业界的广泛关注。2016年,谷歌研究团队提出了联邦学习的概念,该方法允许多个参与方在不共享其(试读)...

济南大学学报(自然科学版)

2026年第02期