基于联邦多任务学习的智慧教室隐私保护研究

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摘要：在5G时代，随着联网设备的增多，智慧教室中的数据传输变得异常复杂，将联邦学习应用于智慧教室的隐私保护具有重要意义。尽管已有的联邦学习技术在平衡公平性和准确性方面取得了积极进展，但在解决智慧教室场景中的隐私保护问题方面还不够彻底。基于此，文章首先剖析了智慧教室中的多任务学习场景，建立了适用于智慧教室的多任务机器学习公平性模型。（剩余13630字）

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