模型聚合

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联邦学习（Federated Learning）是一种在多个设备上训练机器学习模型的方法，其中每个设备只共享其本地数据，而不共享整个数据集。这种隐私保护的方法在处理敏感数据时非常有用。在联邦学习中，模型聚合是关键步

联邦学习（Federated Learning）是一种在保护用户数据隐私的同时进行机器学习训练的方法。在联邦学习中，模型训练是在多个客户端设备上进行的，每个设备只使用本地数据来更新模型，而不共享原始数据。个性化模型

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