什么是联邦优克？

联邦优克（FederatedLearning）是一种新型的机器学习技术，它可以在不暴露原始数据的情况下，让多台设备进行模型训练。将模型推送到各个设备上更新，并最终合并这些设备上的参数来形成一个全局模型。这种方法为用户带来了更好的隐私保护和更高效地处理海量数据的能力。

如何实现联邦优克？

实现联邦学习需要考虑以下三个主要因素：

1.通信开销：由于大规模网络通信消耗资源较大，在此时使用基于梯度聚合等算**导致计算负担过重。因此在处理大中小尺寸深层神经网络时还需要对其它通迅方式进行研究，以减少通信开销。

2.隐私保护：真正避免端口间共享信息与攻击者窥探关键性训练参数需要加入一定程度噪声或复杂化方案调整强制使得目标函数陷阱状态向外跳动而无法被恶意估计攻击利用。

3.模型选择：当面临多元操作任务时，应该根据其不同的数据类型针对性地选择不同的模型。

联邦优克有哪些应用？