年轻人有自己的随礼方式，主打一个实在！#结婚随礼 #一代人有一代人的随礼方式 #年轻人 #成都主持人渔悦 #主持人渔悦

37

1

2

12

举报

发布时间：2026-05-01 19:51

全部评论

大家都在搜：

主持人张莹

新型随礼好有意思

2天前·河南

0

分享

回复

主持人渔悦

粉丝1175获赞3.7万

猜你喜欢

推荐视频

最新视频

马上母亲节了，送妈妈一件亲肤透气的冰丝短袖衫，妈妈可高兴了 #母亲节礼物 #妈妈夏装 #送妈妈送婆婆
0
卖菜的叫“蔡文姬”，卖姜的叫“姜子牙”，卖花的叫"花无缺",卖饲料的我该叫什么呢#卖饲料 #水产饲料#源头厂家 #真实分享计划
34
联邦学习与因果推理结合在大数据与人工智能深度融合的当下，数据隐私保护与模型决策可靠性成为制约AI规模化应用的核心瓶颈。联邦学习作为“数据可用不可见”的分布式学习范式，通过多参与方协同建模，在不泄露原始数据的前提下实现模型性能提升，已广泛应用于医疗、金融、政务等敏感数据领域。因果推理则突破传统机器学习“相关性”的局限，聚焦变量间的“因果关系”，能够有效解决模型泛化能力弱、决策偏倚、可解释性差等问题，为科学决策提供可靠支撑。然而，单独的联邦学习与因果推理均存在明显短板：联邦学习虽能保护数据隐私，但仍停留在“关联学习”层面，易受数据异质性、虚假关联影响，导致模型决策缺乏稳健性；因果推理虽能挖掘内在因果机制，但传统方法依赖集中式数据，难以应对数据孤岛与隐私合规约束，在多源分布式数据场景下难以落地。在此背景下，将联邦学习与因果推理相结合，构建隐私保护与因果可解释兼具的新型学习框架，成为人工智能领域的研究热点与重要发展方向，既能突破隐私壁垒，又能提升模型决策的可靠性与可解释性，适配更多复杂真实场景需求。一、联邦学习与因果推理的互补性1.联邦学习的优势与局限联邦学习的核心优势在于“去中心化协同”与“隐私保护”，其通过将模型训练分散到各数据持有方（客户端），仅传输模型参数或中间结果，避免原始数据跨域共享，有效契合GDPR、《数据安全法》等隐私合规要求，破解了数据孤岛难题。根据数据分布特点，联邦学习可分为横向联邦（样本异构）、纵向联邦（特征异构）与联邦迁移学习（跨域异构），能够适配不同场景下的多源数据协同需求。但联邦学习的局限同样突出：其一，模型训练依赖数据关联，易学习到数据中的虚假关联，导致模型在分布外场景（OOD）下泛化能力不足；其二，数据异质性（客户端间数据分布、特征维度差异）会导致模型聚合偏差，影响全局模型性能；其三，联邦模型多为“黑盒”结构，缺乏可解释性，难以说明决策背后的逻辑，在医疗、金融等关键领域的可信度受限。2.因果推理的优势与局限因果推理的核心目标是挖掘变量间的因果关系，通过干预（do-演算）、反事实推理等方法，区分“相关”与“因果”，能够有效消除混杂因素的影响，提升模型的稳健性与可解释性。例如，在医疗领域，因果推理可明确药物与疗效之间的真实因果关联，避免因患者个体差异、环境因素等混杂变量导致的决策偏倚；在政策评估中，可精准估计政策干预对目标结果的净
0
黄石跨省运输用车：185-8533-2289，承接全国各类长短途运输，拥有4.2米，6.8米，7.7米，8.6米，9.6米，17.5米等大小厢式货运、平板货运、爬梯货车，合作共赢欢迎光临#大件运输 #货车之家 #跨省物流 #挖机设备 #本地车队
0
安修泽直播间宠粉啦！现在进入直播间下单拍一发多，快来薅羊毛吧！#安修泽光束精华#安修泽色修精华
0
西热力江都在推荐的逆引力篮球！你还在等什么呢！
0
#校园舞蹈 #蹦蹦跳跳没烦恼国标生交作业啦😀
30
皮肤干燥缺水，还又黑又黄的，用啥护肤品都不爱吸收的可以试试这套#美白祛斑水乳真心好用抹上去吸收快，清爽不油腻，长斑的姐妹们可以试试#水乳#补水保湿#日常护肤
2
床底下的人没忍住😂😂😂
83
#点亮你的旅游足迹 #热歌美景分享 #一首好歌送给大家祝大家开心快乐每一天
47

热榜推荐

热门视频