渗透学习：一种用于去中心化上下文数据表示的自监督范式

这篇文章介绍了一种名为渗透学习的新型自监督学习方法，专为去中心化数据表示而设计。 关注去中心化上下文表明了其在联邦学习或边缘计算等领域的潜在应用，这些领域的数据隐私和分布是关键问题。 自监督的使用很有前景，因为它减少了对标记数据的需求，而标记数据在去中心化环境中可能很稀缺。 这篇论文可能详细介绍了这种新范式的架构、训练方法和评估。 进一步的分析需要访问完整的论文，以评估所提出方法的创新性、性能和局限性。

• •介绍了渗透学习，一种自监督范式。
• •专为去中心化上下文数据表示而设计。
• •在联邦学习和边缘计算中的潜在应用。
• •减少对标记数据的依赖。