分布式计算将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理
分布式计算路线:其代表是联邦学习(Federated Learning,以下简称为“FL”)和拆分学习(Split Learning,以下简称为“SL”)。大多分布式计算任务原始数据不需要对外输出,只需输出本地基于原始数据计算的中间结果。相较于把各方数据Hi聚在一起再计算的集中式计算方法,分布式计算大大减少了原始信息的泄露。
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