使用 NVIDIA FLARE 实现无重构开销的联邦学习

Federated learning（FL，联邦学习）不再只是研究中的新奇概念——它是对一个硬约束的实际回应：最有价值的数据往往最难移动。……Federated learning（FL，联邦学习）不再只是研究中的新奇概念——它是对一个硬约束的实际回应：最有价值的数据往往最难移动。监管边界、数据主权规则和组织的风险承受能力，通常都会阻止集中式聚合。与此同时，单是数据引力就会让即便获准进行的传输，在大规模场景下也变得缓慢、昂贵且脆弱。来源