那联邦学习是如何进行训练的？

联邦学习是一种分布式机器学习技术，它可以在不共享数据的情况下，将多个数据集上的模型进行集成，从而实现全局模型的训练。具体来说，联邦学习的训练过程包括以下几个步骤：

1. 选择参与者：联邦学习需要多个参与者，每个参与者都有自己的数据集。通常情况下，参与者会被分成若干个组，每个组内的参与者共享某些相似的特征。

2. 模型初始化：在联邦学习开始之前，需要初始化一个全局模型。这个模型可以是任何机器学习模型，比如神经网络、决策树等。

3. 局部训练：每个参与者在本地对全局模型进行训练，但是只使用自己的数据集。这个过程可以使用任何机器学习算法，比如梯度下降、随机森林等。

4. 模型聚合：在局部训练完成后，每个参与者将自己的本地模型上传到中央服务器，服务器通过某种算法将这些模型进行集成，得到一个新的全局模型。常用的算法包括FedAvg、FedProx等。

5. 反馈：全局模型更新后，服务器会将更新后的模型发送给每个参与者进行反馈。参与者可以根据这个模型继续本地训练，也可以选择退出本轮训练。

6. 重复训练：上述过程可以重复多轮，直到全局模型收敛为止。

需要注意的是，联邦学习的训练过程中需要保证数据的安全性和隐私性。因此，通常会采用加密、差分隐私等技术来保护数据的安全。