联邦学习 OR 迁移学习？联邦迁移学习不香吗
在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如，计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注
