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联邦学习如何增强隐私保护？
分布式学习通过允许模型在去中心化的数据上进行训练，增强了隐私保护，无需将敏感信息传输到中央服务器。分布式学习不是将所有数据集中在一个地方，而是将数据保留在用户的设备上，仅将模型更新与中央服务器共享。这意味着个人数据保持在本地，从而减少了敏感
深度学习中的嵌入是什么？
“深度学习中的嵌入是对象的数值表示，例如单词、图像或其他数据类型，能够在低维空间中捕捉它们的语义含义或显著特征。这使得模型能够有效地处理数据，将复杂和高维的输入转换为机器更易于处理的格式。本质上，嵌入帮助将分类数据转换为连续向量，同时保持项
SMOTE（合成少数过采样技术）与数据增强有何关系？
“SMOTE，即合成少数类过采样技术，是一种用于解决机器学习中数据集不平衡问题的方法。数据增强可以指各种技术，通过创建现有数据点的修改版本，人工扩展训练数据集的大小。SMOTE和数据增强的目的都是提高机器学习模型的性能，尤其是在获得额外数据