联邦学习（Federated Learning）是什么意思 联邦学习（Federated Learning,FL）是一种分布式机器学习方法,允许多个参与方在保护数据隐私的同时共享模型训练。这种方法特别适用于银行及金融服务行业,能够在确保用户数据安全的前提下,提高机器学习模型的准确性和鲁棒性。 联邦学习的工作原理 联邦学习的工作过程包括多个步骤： 初始化：中央服务器上使用可用数据的子集训练一个全局模