Sujet : federated-learning
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Federated averaging : entraînement local, pondération des clients et données hétérogènes
Le federated averaging agrège des mises à jour de modèle calculées sur des clients distincts. Son comportement dépend de l'entraînement local, des poids d'agrégation et des différences entre clients ; conserver les données brutes en local ne constitue pas en soi une garantie formelle de confidentialité.
Lisible par machine : JSON