tensorflow Federated: 本地模型訓練，無需上傳訓練數據

google 剛發佈了 TFF 框架，全名是 TensorFlow Federated,它是幹什麼的呢,可以大概總結下： 邊緣設備（比如：手機）在本地 利用本地數據 訓練模型，進而把 本地訓練的模型參數 上傳服務器，然後 服務器對 各個邊緣設備 上傳 的模型參數進行 聚合。 爲什麼 需要這樣做呢？  目前大家 主要的 做法是 把 各種數據收集至 server,然後 利用 彙總的 數據進行模型訓練，

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