Tema: federated-learning
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Federated averaging: treino local, ponderação de clientes e dados heterogêneos
O federated averaging combina atualizações de modelo calculadas em clientes separados. Seu comportamento depende do treino local, dos pesos de agregação e das diferenças entre clientes; manter os dados brutos locais não oferece, por si só, uma garantia formal de privacidade.
Legível por máquina: JSON