聯邦學習論文閱讀：Federated meta-learning for recommendation
2018年fb的文章Federated meta-learning for recommendation的閱讀筆記 想法 用元學習的方法解決少數據的問題，並用差分隱私保護用戶的隱私性 這篇文章作者聲稱有兩點創新，一是meta-learning在算法層面，二是用聯邦學習保護用戶隱私。但文章中的算法A與之前工作沒有任何區別，都是模型的初始化權重，也就是meta-learner。總的來說，就是將meta
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