联邦学习的动作识别是哪种

联邦学习本身并不是一种特定的动作识别方法，而是一种分布式机器学习技术，可以用于许多不同的应用场景，包括动作识别。在联邦学习中，多个设备或者数据中心共同训练一个机器学习模型，每个设备或数据中心只负责一部分数据的训练，然后将本地训练的模型参数上传至中央服务器进行聚合，从而获得全局的模型。在动作识别中，可以将多个设备或数据中心上的传感器数据用于训练一个动作识别模型，并通过联邦学习的方式来实现模型的共同训练，从而提高模型的准确率和泛化能力。具体的动作识别方法可以根据具体的应用场景和数据情况来选择。