联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的机器学习方法，致力于解决数据隐私保护及大规模数据集训练的挑战。它基于分布式计算的原理，允许多个参与方在各自的本地数据上独立训练模型，而无需直接共享数据或将敏感信息从本地设备中传输到中央服...