什么是分散式联邦学习

分布式联邦学习是一种机器学习技术，它允许多个参与方（如设备、服务器或组织）在本地处理数据并协同训练模型，同时保持数据的私密性和安全性。在传统的集中式学习中，所有数据会被上传到中央服务器上进行分析；而在分散式联邦学习中，每个参与者仅分享模型的更新，而不是原始数据。

核心思想是通过加密或其他安全手段保证数据隐私，只有模型权重在各个客户端之间交换。这种架构的好处包括保护用户隐私、减少数据传输量，以及提高系统的鲁棒性和可用性，因为模型可以在没有全局数据的情况下进行迭代提升。