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三者形成 “拉取镜像 - 创建容器 - 运行应用 - 更新推送镜像” 的闭环
仓库负责镜像的存储与分发，镜像是容器的静态模板，容器是镜像的动态运行实例。
联邦学习的 3 种常见类型1.横向联邦学习：参与方数据 “特征相同，用户不同”。比如刚才的 3 家医院，都有 “CT 影像 + 诊断结果”（特征相同），但患者是不同的人（用户不同）—— 适合跨机构共享同类型数据的场景。2.纵向联邦学习：参与方数据 “用户相同，特征不同”。比如银行和电商合作训练 “用户信用模型”：银行有用户的 “流水数据”，电商有用户的 “消费数据”（特征不同），但用户是同一批人 —— 适合跨领域互补数据的场景。3.联邦迁移学习：参与方数据 “特征和用户都不同”，但有少量重叠。比如一家儿科医院和一家骨科医院，数据差异大，但可以用联邦学习把 “儿科影像识别” 的经验迁移到 “骨科影像识别” 上，解决小数据场景的模型训练问题。

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