Secure Federated Transfer Learning（論文筆記）
論文連接：https://arxiv.org/pdf/1812.03337.pdfweb 1、概述 機器學習依賴於大量數據的可用性來進行訓練。然而，實際上，大多數數據分散在不一樣的組織中，而且在許多法律和實際限制下很難聚合。在本文中，咱們引入了一種新技術和框架，稱爲聯邦遷移學習（FTL），以改進數據聯合下的統計模型。聯盟容許在不損害用戶隱私的狀況下共享知識，而且容許在網絡中傳送互補知識。所以，目標
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