联邦学习

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持数据隐私的同时共享模型参数。这种方法的核心思想是将模型的训练过程分解为多个局部训练任务，每个参与方只使用自己的本地数据进行训练，然后将训练结果汇总到一个中心服务器上进行全局模型更新。这种方法可以有效地解决数据隐私和安全问题，同时提高模型的性能和泛化能力。联邦学习已经在许多领域得到了广泛应用，如医疗、金融和物联网等。