Thema: federated-learning
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Federated Averaging: lokales Training, Client-Gewichtung und heterogene Daten
Federated Averaging fasst Modellupdates zusammen, die auf getrennten Clients berechnet wurden. Das Verhalten hängt vom lokalen Training, von den Aggregationsgewichten und von Unterschieden zwischen den Clients ab; lokal gehaltene Rohdaten bieten für sich genommen keine formale Datenschutzgarantie.
Maschinenlesbar: JSON