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机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。...本文关注联邦迁移学习方法，在介绍联邦学习和迁移学习相关知识的基础上，重点探讨向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。此外，本文还将梳理目前主流的联邦迁移学习方法，并重点介绍其中的 4 篇文章。...本文提出了联邦转移学习（FTL）来解决现有联邦学习方法的局限性，利用迁移学习为联邦学习框架下的样本和特征空间提供解决方案。...具有联邦会话自适应的分层无监督训练 ? 2.4.6 本文小结 本文提出了一个新的应用于语音识别任务的联邦学习平台。...三、结束语 在这篇文章中我们重点关注了联邦学习中的联邦迁移学习问题。在回顾联邦学习、迁移学习的基础上，依托四篇文章对联邦迁移学习的基本架构、知识以及应用情况、算法等进行了讨论。
在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模型不动、数据动；而联邦学习是数据不动、模型动。...联邦学习又可细分横向联邦学习与纵向联邦学习，分别用于应对两种不同的数据孤岛情况。 数据孤岛情况 1: 样例分散在不同的组织，单个组织样例不足以支持优质训练，适用使用横向联邦学习。...KubeFATE 是一个云原生联邦学习平台，具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目，是 Kubeflow 联邦学习方案。
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