多样化数据隔离联合学习架构评测数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-05-09 收录
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资源简介：
本数据集面向新一代人工智能数据安全与隐私保护研究，主要用于研究多样化数据隔离联合学习架构。数据来源于多伦多大学公开发布的CIFAR-10数据集，包含60,000张32×32彩色图像，覆盖飞机、汽车等10类典型物体及标准分类标签。预估数据量为330MB，数据格式为图像。该数据可根据不同算法需求进行训练集、测试集及客户端数据子集划分，支撑异构联合学习实验场景及相关架构（如pFedGraph等）的评测。
提供机构：
上海交通大学
