联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出，现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦，本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路，并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并方法，解决联邦学习中遇到的一些数据异构、设备异构、NonIID等常见问题。最后，报告总结了联邦学习的主要应用领域，以及未来联邦学习的发展演进的一些思路。
联邦学习的参数更新方法-崔成钢原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/10/11/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%8f%82%e6%95%b0%e6%9b%b4%e6%96%b0%e6%96%b9%e6%b3%95/
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对抗攻击是当下智能系统的新威胁，它使得很多在现实世界中应用的智能系统存在的安全漏洞极大地暴露了出来。近年来，学界提出了多种实现对抗攻击的方法，但是在不知道目标模型的防御细节的情况下…
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