联邦学习的推荐中的基线

联邦学习的推荐中的基线通常包括以下步骤：

1. 数据准备：将数据集分为多个本地数据集，每个本地数据集对应一个设备或用户。

2. 本地模型训练：每个设备或用户使用本地数据集训练一个模型。

3. 模型聚合：将每个设备或用户训练出的模型进行聚合，得到全局模型。

4. 全局模型更新：使用全局模型更新每个设备或用户的本地模型。

5. 重复步骤2~4，直至全局模型收敛。

这些步骤可以作为联邦学习推荐的基线。在实际应用中，还可以对基线进行改进和优化，以提高模型的性能和效率。