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关键学习期是指在动物和人类早期发育阶段存在的时间窗口，对神经元可塑性具有生物化学调控的作用。在深度神经网络学习中，也存在类似的关键学习期，其影响技能的学习过程。联邦学习是一种利用分散数据训练机器学习模型的技术，其训练过程中的关键学习期对最终测试准确度有显著影响。本文介绍了联邦学习中的关键学习期，并探讨了如何优化联邦学习的方法。
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