Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer

掩码：

   掩码（Mask）的作用是用于在联邦学习中实现客户端之间的知识转移。具体来说，掩码用于加权客户端之间的知识转移，以平衡不同客户端之间的模型更新。

        文章提出了一种加权知识转移方法，通过使用掩码来调整客户端之间的知识转移。掩码是一个二进制矩阵，用于指示在模型更新过程中应该保留哪些权重。通过将掩码应用于模型权重，可以使得在知识转移过程中，重要的权重得到保留，而不那么重要的权重得到削弱。

主要作用是在联邦学习中实现客户端之间的知识转移，并通过加权来平衡不同客户端之间的模型更新。这种技术的目的是提高模型的泛化能力，从而在客户端之间实现更好的协同学习。
        尽管这篇文章的主要焦点是知识转移和模型更新，但掩码的使用确实可以带来隐私保护的间接好处。在联邦学习中，每个客户端都保留自己的数据，并且只在必要时与中央服务器或其他客户端共享信息。通过使用掩码来控制知识转移，可以确保只有重要的信息被共享，而其他敏感或无关的信息则被保留在客户端本地。
       掩码的使用有助于保护隐私，因为它限制了可以在网络中传输的信息量。这种机制有助于防止敏感信息泄露，同时仍然允许必要的知识共享，以促进模型的训练和更新。
       然而，值得注意的是，联邦学习本身已经提供了一定程度的隐私保护，因为它允许在不共享数据的情况下训练共享模型。掩码的使用进一步增强了这种隐私保护，但它并不是专门为隐私保护而设计的。主要目标是提高模型训练的效率和效果，而隐私保护是这一过程中的一个额外好处。