在联邦学习的典型流程中，每个参与者（也称为客户端或设备）会在本地数据集上执行多个epoch的训练。在每个epoch结束后，参与者会计算本地模型的更新（例如，权重更新）。这些本地更新随后被发送到中央服务器（也称为聚合器或协调器）。...

你是否曾想过，在保护患者隐私的同时，多家医疗机构能否共同提升医疗诊断模型的准确性？联邦学习（Federated Learning），这一新兴的机器学习技术，正悄然改变着这一切。...

在联邦学习的神秘世界里，一个至关重要的问题始终困扰着大家：如何公平、准确地评价每位参与者的贡献度？这不仅关乎到整个联邦学习的效率，更直接影响到每位参与者的积极性和公平性。今天，就让我们一探究竟，看看那些常用的评价...