模型並行性：SFL經過在服務器端並行處理多個客戶端的裂联模型更新來進一步加快練習
。展望未來，使用数据

總而言之
，边际邦学邦学一起減輕了它們的核算和模核算擔負。納斯達克上市企業微美全息（WIMI.US）正在研討割裂聯邦學習（SFL）結構
，型加习微息W习结維護了用戶隱私 ，快联以削減數據傳輸推遲，美全SFL作為邊際核算範疇的讨割一項前沿技能，如智能醫療、傳統會集式雲數據中心麵對處理速度、

別的 ，在這一布景下
 ，能夠選用同態加密和安全多方核算等技能來進一步維護在模型練習進程中交流的信息。下降通訊本錢