PyVertical: 一种纵向联邦学习框架

数据隐私是人工智能领域面临的一大挑战。

纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）有助于解决这一问题。它允许各机构在不共享原始数据的情况下，利用不同的数据集进行模型训练。

PyVertical 是用于这一过程的新型框架。它专注于多头拆分神经网络（Multi-headed Split Neural Networks）。

以下是 PyVertical 的优势所在：

  • 它支持拆分神经网络（Split Neural Networks）。
  • 它能够管理不同参与方之间的数据。
  • 它在训练过程中保护用户隐私。
  • 它非常适用于复杂的、多头任务。

当数据在不同实体之间进行纵向拆分时，你可以使用该框架来构建模型。每个参与方在为共享模型做出贡献的同时，都能保持自身数据的私密性。

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来源：https://dev.to/paperium/pyvertical-a-vertical-federated-learning-framework-for-multi-headed-splitnn-5408

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