分布式学习

联邦学习（Federated Learning）是一种在保护用户数据隐私的同时进行机器学习训练的方法。在GNU Octave中实现联邦学习，需要模拟多个客户端（设备）的数据和模型更新过程。以下是一篇关于在GNU O

联邦学习（Federated Learning）是一种在多个设备上训练机器学习模型的方法，其中每个设备只共享其本地数据，而不共享整个数据集。这种隐私保护的方法在保护用户数据隐私的也能实现模型的训练和更新。在联邦学习