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本文主要提出一种特征融合的方式，来加速并且提升联邦学习的性能。 如今许多智能设备依赖于预训练模型，这使得机器的推断能力缺乏个性化和灵活性。与此同时，智能终端同时还产生了大量有效的隐私数据，这些数据能够提升这些模型的个性化能力。联邦学习，一种能够直接在终端上对模型进行训练的一种分…

将数据集D分为两个互斥的集合，一部分为训练集S，一部分为测试集T。当S较大T较小的时候可能评估不够准确。如果T变大了，那么用S训练的模型可能和用D训练的模型相比差别太大，评估的结果也不够准确。 将数据集D分为k个互斥的集合，将k-1个子集作为训练集，剩下的集合做为测试集合，这样…

机器学习：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 数据集（dataset）包含了一系列的记录，每条记录就是一个示例（instance）或者是样本（sample）。反应某些性质的是…