Aprendizagem Federada Autossupervisionada

A Aprendizagem Federada Autossupervisionada combina o treinamento federado — onde os dados nunca saem dos dispositivos locais — com tarefas pretexto autossupervisionadas, como aprendizado contrastivo ou predição mascarada. Os clientes aprendem representações de propósito geral a partir de seus próprios dados não rotulados e compartilham apenas atualizações de modelo, não dados brutos, com um servidor central que os agrega em um codificador global.