2025年人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分智能化考題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在2025年人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于評(píng)估模型偏見？

A.準(zhǔn)確率

B.精確度

C.偏見檢測(cè)

D.模型魯棒性

答案：C

解析：偏見檢測(cè)是評(píng)估人工智能模型是否產(chǎn)生歧視性結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)，它用于識(shí)別模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在的偏見。參考《AI倫理準(zhǔn)則》2025版第4.2節(jié)。

2.在構(gòu)建一個(gè)可解釋人工智能系統(tǒng)時(shí)，以下哪種方法有助于提高模型的可解釋性？

A.移除注意力機(jī)制

B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

C.應(yīng)用注意力可視化技術(shù)

D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小

答案：C

解析：注意力可視化技術(shù)可以幫助用戶理解模型在決策過程中的關(guān)注點(diǎn)，從而提高模型的可解釋性。參考《可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用》2025版3.1節(jié)。

3.以下哪個(gè)技術(shù)用于在模型訓(xùn)練過程中自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：A

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過搜索和評(píng)估各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)，提高模型的性能。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)白皮書》2025版1.3節(jié)。

4.在人工智能模型的倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪種方法有助于確保模型的公平性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.模型量化（INT8/FP16）

C.注意力機(jī)制變體

D.模型公平性度量

答案：D

解析：模型公平性度量是通過評(píng)估模型在不同群體上的表現(xiàn)差異來確保模型公平性的方法。參考《AI倫理準(zhǔn)則》2025版5.1節(jié)。

5.以下哪個(gè)技術(shù)通常用于處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：分布式訓(xùn)練框架通過將訓(xùn)練任務(wù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，可以有效處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集。參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

6.在人工智能模型中，以下哪個(gè)技術(shù)可以減少過擬合現(xiàn)象？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.梯度消失問題解決

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：A

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中的一些神經(jīng)元或連接，可以減少模型的復(fù)雜度，從而減少過擬合現(xiàn)象。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)。

7.在人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪種方法有助于提高模型的透明度？

A.算法透明度評(píng)估

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.模型并行策略

答案：A

解析：算法透明度評(píng)估通過分析模型的決策過程和內(nèi)部機(jī)制，提高模型的可解釋性和透明度。參考《算法透明度評(píng)估指南》2025版4.2節(jié)。

8.以下哪個(gè)技術(shù)通常用于提高模型在邊緣設(shè)備上的推理性能？

A.低精度推理

B.知識(shí)蒸餾

C.云邊端協(xié)同部署

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：A

解析：低精度推理通過將模型的計(jì)算精度從FP32降低到INT8，可以顯著提高模型在邊緣設(shè)備上的推理性能。參考《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

9.在人工智能模型中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型并行策略

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的多樣性，可以提高模型的泛化能力。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)。

10.以下哪個(gè)技術(shù)通常用于在人工智能模型中處理時(shí)序數(shù)據(jù)？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.Transformer變體（BERT/GPT）

答案：D

解析：Transformer變體如BERT和GPT在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，特別是在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中。參考《Transformer技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)。

11.在人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪種方法有助于確保模型的安全性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.內(nèi)容安全過濾

C.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

D.梯度消失問題解決

答案：B

解析：內(nèi)容安全過濾通過檢測(cè)和過濾有害內(nèi)容，可以確保人工智能模型的安全性。參考《內(nèi)容安全過濾技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)。

12.在人工智能模型中，以下哪種技術(shù)有助于解決梯度消失問題？

A.添加Dropout層

B.使用ReLU激活函數(shù)

C.減小學(xué)習(xí)率

D.應(yīng)用正則化技術(shù)

答案：B

解析：使用ReLU激活函數(shù)可以緩解梯度消失問題，因?yàn)樗粫?huì)在反向傳播過程中產(chǎn)生負(fù)梯度。參考《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)技術(shù)指南》2025版4.3節(jié)。

13.以下哪個(gè)技術(shù)通常用于在人工智能模型中處理大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集？

A.模型并行策略

B.分布式訓(xùn)練框架

C.云邊端協(xié)同部署

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：D

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)通過在不同模態(tài)之間遷移知識(shí)，可以有效地處理大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集。參考《跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)技術(shù)白皮書》2025版2.2節(jié)。

14.在人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪種方法有助于確保模型的合規(guī)性？

A.算法透明度評(píng)估

B.模型公平性度量

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.生成內(nèi)容溯源

答案：C

解析：監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐通過遵守相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，確保人工智能模型的合規(guī)性。參考《人工智能監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐指南》2025版3.1節(jié)。

15.以下哪個(gè)技術(shù)通常用于在人工智能模型中處理圖像數(shù)據(jù)？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.圖文檢索

C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

答案：D

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是處理圖像數(shù)據(jù)的常用技術(shù)，特別是在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中。參考《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提高人工智能模型的推理速度？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.推理加速技術(shù)

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：低精度推理（A）、模型量化（B）、模型并行策略（C）和推理加速技術(shù)（D）都是提高人工智能模型推理速度的有效方法。云邊端協(xié)同部署（E）雖然可以優(yōu)化資源利用，但主要針對(duì)資源分配而非推理速度。

2.在人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪些措施有助于減少倫理安全風(fēng)險(xiǎn)？（多選）

A.偏見檢測(cè)

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.內(nèi)容安全過濾

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ACDE

解析：偏見檢測(cè)（A）、內(nèi)容安全過濾（C）、模型魯棒性增強(qiáng)（D）和生成內(nèi)容溯源（E）都是減少倫理安全風(fēng)險(xiǎn)的重要措施。優(yōu)化器對(duì)比（B）主要影響模型訓(xùn)練效率，與倫理安全風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系不大。

3.以下哪些技術(shù)可以用于增強(qiáng)人工智能模型的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.異常檢測(cè)

C.梯度消失問題解決

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABCD

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）、異常檢測(cè)（B）、梯度消失問題解決（C）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（D）都是增強(qiáng)人工智能模型魯棒性的技術(shù)。特征工程自動(dòng)化（E）雖然有助于模型性能，但不是直接增強(qiáng)魯棒性的方法。

4.在人工智能模型中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.模型并行策略

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ACD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（A）、持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（D）都是提高模型泛化能力的技術(shù)。模型并行策略（B）主要針對(duì)計(jì)算效率，特征工程自動(dòng)化（E）雖然有助于模型性能，但不是直接提高泛化能力的手段。

5.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化人工智能模型的訓(xùn)練過程？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.模型量化（INT8/FP16）

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：知識(shí)蒸餾（A）、優(yōu)化器對(duì)比（B）、模型量化（D）和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）都是優(yōu)化模型訓(xùn)練過程的技術(shù)。云邊端協(xié)同部署（E）主要針對(duì)資源分配，對(duì)訓(xùn)練過程優(yōu)化影響有限。

6.在人工智能模型中，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.云邊端協(xié)同部署

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABDE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）、模型并行策略（B）、云邊端協(xié)同部署（D）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）都是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)。低精度推理（C）主要針對(duì)推理效率，不是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的直接方法。

7.以下哪些技術(shù)可以用于提高人工智能模型的性能？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.注意力機(jī)制變體

D.梯度消失問題解決

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABCD

解析：知識(shí)蒸餾（A）、結(jié)構(gòu)剪枝（B）、注意力機(jī)制變體（C）和梯度消失問題解決（D）都是提高模型性能的技術(shù)。特征工程自動(dòng)化（E）雖然有助于模型性能，但不是直接提高性能的方法。

8.在人工智能模型倫理決策失誤責(zé)任劃分中，以下哪些措施有助于提高模型的公平性？（多選）

A.模型公平性度量

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.注意力機(jī)制變體

D.偏見檢測(cè)

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ACD

解析：模型公平性度量（A）、偏見檢測(cè)（D）和生成內(nèi)容溯源（E）都是提高模型公平性的措施。優(yōu)化器對(duì)比（B）主要影響模型訓(xùn)練效率，注意力機(jī)制變體（C）可能影響模型性能，但與公平性關(guān)系不大。

9.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化人工智能模型的服務(wù)部署？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABCE

解析：容器化部署（A）、模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（B）、API調(diào)用規(guī)范（C）和低代碼平臺(tái)應(yīng)用（E）都是優(yōu)化人工智能模型服務(wù)部署的技術(shù)。CI/CD流程（D）主要針對(duì)軟件開發(fā)流程，對(duì)模型服務(wù)部署影響有限。

10.在人工智能模型中，以下哪些技術(shù)可以用于處理和融合多源數(shù)據(jù)？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

E.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)融合算法（A）、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）、圖文檢索（C）和多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（D）都是處理和融合多源數(shù)據(jù)的技術(shù)。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（E）主要針對(duì)特定類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注，不是融合多源數(shù)據(jù)的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.在參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA技術(shù)通過在原始參數(shù)上添加___________來微調(diào)模型。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型通常使用___________來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

答案：大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗樣本的生成通常利用___________來欺騙模型。

答案：擾動(dòng)技術(shù)

5.推理加速技術(shù)中，___________技術(shù)可以通過降低計(jì)算精度來提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，通過在多個(gè)GPU上同時(shí)執(zhí)行___________來加速模型訓(xùn)練。

答案：模型操作

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和計(jì)算資源的分配。

答案：云平臺(tái)

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用___________來傳遞知識(shí)給學(xué)生模型。

答案：軟標(biāo)簽

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通過將參數(shù)和激活值映射到___________范圍。

答案：-128到127

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝是移除整個(gè)神經(jīng)元或?qū)印?/p>

答案：層剪枝

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，稀疏激活通過___________激活單元來減少計(jì)算量。

答案：稀疏連接

12.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：困惑度

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是模型決策可能對(duì)個(gè)人或社會(huì)產(chǎn)生的不利影響。

答案：歧視性結(jié)果

14.偏見檢測(cè)中，___________用于識(shí)別模型中存在的性別、種族等偏見。

答案：敏感性分析

15.內(nèi)容安全過濾中，___________用于檢測(cè)和過濾不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容。

答案：文本分類技術(shù)

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA技術(shù)通過在原始參數(shù)上添加低秩近似來進(jìn)行微調(diào)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）通過在原始參數(shù)上添加一個(gè)低秩矩陣來進(jìn)行微調(diào)，從而減少參數(shù)調(diào)整量，提高微調(diào)效率。參考《LoRA技術(shù)詳解》2025版2.1節(jié)。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型通常使用小規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常使用大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)來訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，以便模型能夠?qū)W習(xí)到豐富的語(yǔ)言特征。小規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)不足以支持有效的預(yù)訓(xùn)練過程。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)。

3.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗樣本的生成通常利用梯度上升法來欺騙模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：對(duì)抗樣本的生成通常使用梯度下降法，通過逆向傳播梯度信息來生成能夠欺騙模型的輸入。梯度上升法用于優(yōu)化問題，不適用于生成對(duì)抗樣本。參考《對(duì)抗性攻擊與防御技術(shù)》2025版4.1節(jié)。

4.推理加速技術(shù)中，模型量化（INT8/FP16）可以通過降低計(jì)算精度來提高推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化通過降低計(jì)算精度可以加速推理過程，但可能會(huì)導(dǎo)致模型準(zhǔn)確性下降。適當(dāng)?shù)牧炕椒ê秃罅炕夹g(shù)可以減少這種影響，但不可能完全消除。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版5.3節(jié)。

5.模型并行策略中，通過在多個(gè)GPU上同時(shí)執(zhí)行相同的模型操作來加速模型訓(xùn)練。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型并行策略將模型的不同部分分配到多個(gè)GPU上，每個(gè)GPU同時(shí)執(zhí)行模型的一部分，從而加速模型訓(xùn)練。這種策略適用于計(jì)算密集型操作。參考《模型并行策略研究》2025版2.2節(jié)。

6.云邊端協(xié)同部署中，云平臺(tái)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和計(jì)算資源的分配。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在云邊端協(xié)同部署中，云平臺(tái)通常負(fù)責(zé)管理和分配存儲(chǔ)和計(jì)算資源，以優(yōu)化整體性能和成本。參考《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

7.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用硬標(biāo)簽來傳遞知識(shí)給學(xué)生模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識(shí)蒸餾中，教師模型通常使用軟標(biāo)簽（概率分布）來傳遞知識(shí)給學(xué)生模型，以便學(xué)生模型能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征。硬標(biāo)簽可能導(dǎo)致學(xué)生模型過度擬合。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)詳解》2025版4.2節(jié)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝中，層剪枝是移除整個(gè)神經(jīng)元或?qū)印?/p>

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝包括神經(jīng)元剪枝和層剪枝，其中層剪枝是指移除整個(gè)神經(jīng)元層，以簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)并減少過擬合。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版2.2節(jié)。

9.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，困惑度用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：困惑度是衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力的一個(gè)指標(biāo)，它反映了模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的混亂程度。困惑度越低，模型對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。參考《評(píng)估指標(biāo)體系技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

10.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，偏見檢測(cè)是模型決策可能對(duì)個(gè)人或社會(huì)產(chǎn)生的不利影響。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：偏見檢測(cè)是識(shí)別和減少人工智能模型中偏見的過程，目的是防止模型決策對(duì)個(gè)人或社會(huì)產(chǎn)生不利影響。這是確保人工智能模型倫理安全的關(guān)鍵步驟。參考《AI倫理準(zhǔn)則》2025版4.2節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開發(fā)一款基于人工智能的個(gè)性化投資推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在為用戶提供定制化的投資組合。該系統(tǒng)采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并使用了一個(gè)包含數(shù)百萬用戶交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。為了確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行和用戶隱私保護(hù)，金融機(jī)構(gòu)決定采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。

問題：請(qǐng)分析聯(lián)邦學(xué)習(xí)在個(gè)性化投資推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，并指出可能存在的挑戰(zhàn)及其解決方案。

應(yīng)用優(yōu)勢(shì)：

1.隱私保護(hù)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，無需上傳用戶數(shù)據(jù)，從而保護(hù)用戶隱私。

2.數(shù)據(jù)多樣性：聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以聚合來自不同用戶的本地?cái)?shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。

3.可擴(kuò)展性：聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于大規(guī)模用戶和設(shè)備，能夠高效處理分布式