联邦学习模型初始化阶段使用的全局模型如果使用神经网络的话有哪些优势

在联邦学习模型初始化阶段使用神经网络的优势主要包括以下几点：

1. 神经网络具有很强的表达能力，可以很好地拟合各种类型的数据集，因此可以更好地适应不同的联邦学习任务。

2. 神经网络可以通过反向传播算法进行端到端的训练，可以自动学习特征，不需要手工设计特征，因此可以减少人工干预，提高模型的自适应性和泛化能力。

3. 神经网络可以通过增加深度和宽度来提高模型的性能，因此可以更好地适应大规模和复杂的联邦学习任务。

4. 神经网络可以通过多种正则化技术来避免过拟合，提高模型的泛化能力，因此可以更好地适应不同的联邦学习场景。

5. 神经网络可以通过迁移学习和预训练技术来提高模型的性能和泛化能力，因此可以更好地适应不同的联邦学习任务和场景。