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联邦学习是一种新兴的分布式机器学习框架,其核心思想是在不交换原始数据的情况下,通过交换加密的模型参数或梯度更新,实现多个参与方协同训练一个共享的机器学习模型。它旨在解决数据孤岛与隐私保护之间的矛盾,是隐私计算领域的关键技术之一。

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