联邦学习如何局部训练模型全局模型

在联邦学习中，局部模型是在本地设备上进行训练的模型，全局模型是在服务器上进行聚合和更新的模型。联邦学习的目标是通过局部训练来提高全局模型的精度和效率。

具体来说，联邦学习中的模型训练过程如下：

1. 服务器向本地设备发送全局模型。

2. 本地设备使用本地数据集，对全局模型进行局部训练。

3. 本地设备将局部训练后的模型参数上传给服务器。

4. 服务器聚合所有本地设备上传的模型参数，更新全局模型。

5. 重复1-4步骤，直到全局模型达到预设的精度或训练轮数。

在这个过程中，每个设备的局部模型都是独立地训练和更新的，服务器只负责聚合和更新全局模型，不会访问或存储任何设备的原始数据。这样可以保护用户的隐私和安全性，同时提高模型的准确性和效率。