联邦学习模型初始化阶段使用的全局模型

在联邦学习中，模型初始化阶段使用的全局模型通常是由中央服务器或其他可信方维护的一个初始模型，该模型可以是预训练模型或手动构建的模型。然后，该模型会被分发到多个设备或节点上，这些设备或节点会在本地进行训练，并将训练后的模型参数上传回中央服务器。这样，中央服务器可以根据上传的模型参数来更新全局模型，从而获得更好的训练效果。在联邦学习中，全局模型的初始化阶段非常重要，因为它会直接影响到最终模型的性能和准确度。