分布式FLd是什么意思

分布式FL（Federated Learning）是指将机器学习应用到多个设备或节点上进行联合学习的一种技术。FL的目标是通过在设备上训练模型，避免将数据从设备传输到中央服务器，从而保护用户数据隐私。分布式FL采用了一种分散的学习方法，即在本地设备上进行训练，然后将模型更新发送到中央服务器进行合并，从而实现了全局模型的训练。

在分布式FL中，每个参与方负责本地数据的处理和模型的更新，中央服务器负责协调全局模型的更新。由于每个参与方都只共享其本地模型的更新，因此可以保证数据隐私。这种技术可以被广泛应用于联邦学习、物联网、大规模分布式系统等领域。