联邦学习流程图

联邦学习是一种分布式机器学习方法，其流程图主要包括以下几个步骤：首先，数据源将本地数据进行预处理和特征提取；然后，将这些数据发送到中央服务器进行模型训练；接着，中央服务器根据所有数据源的训练结果更新全局模型；最后，全局模型被发送回各个数据源，用于本地的预测和分析。这个过程是循环进行的，每次迭代都会使全局模型更加精确。联邦学习的主要优点是可以在保护数据隐私的同时，利用大量分布式数据进行高效的模型训练。