一种基于知识蒸馏的异构联邦遗忘学习算法

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DOI：10.12202/j.0476-0301.2025059

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近年来，随着大数据和云计算技术的迅速发展，数据隐私和安全问题愈发突出.联邦学习作为一种保护数据隐私的分布式机器学习方法，允许多个参与者共同训练模型，而无需共享他们的原始数据.然而，传统联邦学习模型面临着数据异构性的挑战，不同（剩余13226字）

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