联邦学习模型是怎样的

联邦学习是一种新兴的机器学习技术，它是一种分布式学习方法，旨在训练多方参与的模型，而不需要集中所有数据到一个中心节点。联邦学习通过将模型训练分散在多个本地设备上来实现这一目标，每个设备仅使用本地数据进行训练，然后将训练结果聚合到一个全局模型中。