Tema: federated-learning
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Promedio federado: entrenamiento local, ponderación de clientes y datos heterogéneos
El promedio federado combina actualizaciones de modelo calculadas en clientes separados. Su comportamiento depende del entrenamiento local, de los pesos de agregación y de las diferencias entre clientes; mantener los datos en bruto en local no ofrece por sí solo una garantía formal de privacidad.
Legible por máquina: JSON