给我画一个联邦学习流程图

好的，下面是一个简单的联邦学习流程图：

    +------------------------+  +------------------------+  +------------------------+
    |   Client 1             |  |   Client 2             |  |   Client 3             |
    +------------------------+  +------------------------+  +------------------------+
               |                            |                            |
               |                            |                            |
               |       +-------------+      |                            |
               |       |  Train on   |      |                            |
               +------>|  Local Data |<-----+                            |
                       +-------------+                                    |
                                 |                                          |
                                 |                                          |
                                 |                                          |
                                 |        +------------------------+        |
                                 |        |   Aggregator            |        |
                                 |        +------------------------+        |
                                 |                    |                    |
                                 |                    |                    |
                                 |                    |                    |
                                 |                    |                    |
                                 |   +-----------------------------+       |
                                 +---|  Aggregate Model Parameters  |<------+
                                     +-----------------------------+

联邦学习流程图主要分为三个环节：客户端、聚合器和全局模型。首先，各个客户端分别使用本地数据进行训练，得到本地模型参数。然后，这些本地模型参数会被上传到聚合器上，聚合器会对这些参数进行聚合，得到一个全局模型。最后，这个全局模型会被下发到每个客户端中，每个客户端使用这个全局模型进行模型更新，重复这个过程直到全局模型收敛为止。