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    Nat Mach Intel｜通过知识蒸馏，在药物发现中实现数据驱动的联邦学习

    Nat Mach
    04/18
    19
    在许多研究领域（包括药物发现），缺乏足够的高质量数据来训练模型是开发有影响力人工智能工具的主要瓶颈。 个人和企业的保密要求阻碍了数据共享，进一步加剧了这一问题。 联邦学习（FL）--允许各站点在不传输原始数据的情况下联合训练模型--是一种潜在的解决方案，但传统FL存在局限性，且无法完全解决隐私担忧。
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