FDL主要指的是 数据库联邦学习（Federated Database Learning）。这是一种新兴的机器学习范式，旨在使多个拥有各自独立数据的参与者能够在不共享原始数据的情况下进行协作学习。FDL的目标是学习一个在所有参与者数据上都具有良好性能的模型，同时保护每个参与者的数据隐私。FDL的典型应用场景包括医疗保健、金融、零售和制造业等。

FDL具有以下优势：

数据隐私保护：

通过不共享原始数据，参与者的数据隐私得到保护。

模型性能：

学习到的模型在所有参与者的数据上都具有良好性能。

鲁棒性和可扩展性：

FDL消除了对中央学习代理的需要，每个分布式学习代理都独立地从其局部经验中学习，并定期共享经验或模型更新，以提高集体知识。

需要注意的是，FDL在不同的上下文中可能有不同的含义，但主要指的是数据库联邦学习这一领域。