联邦学习是一种 分布式机器学习方法，它允许多个设备或数据中心在不共享原始数据的情况下进行模型更新和参数传递。每个设备或数据中心都拥有自己的数据集，并通过参数聚合算法和差分隐私等技术，将各个设备或数据中心的参数进行聚合和融合，从而得到全局模型的更新。

联邦学习的核心概念包括：

分布式训练：

数据分散在多个客户端（如智能手机、物联网设备等），每个客户端只在本地处理自己的数据，而不是将数据上传到中央服务器。

模型更新：

每个设备在本地训练模型，只有模型更新（而不是数据）被共享到中央服务器，在那里进行聚合以形成全局模型。

隐私保护：

通过这种方法，敏感数据保留在本地设备上，从而增强数据隐私。

联邦学习的优势包括：

可扩展性：

由于数据分散在多个设备上，联邦学习可以处理更大规模的数据集。

隐私保护：

不共享原始数据，有效防止数据泄露和隐私侵犯。

数据安全性：

数据保留在本地，减少了数据在传输过程中被截获或泄露的风险。

联邦学习特别适用于隐私保护和数据安全要求较高的场景，如医疗、金融和移动设备等领域。