[联邦学习] FedAvg聚合算法详解及代码实现

FedAvg算法是一种有效的联邦学习算法,能够在保护隐私数据的同时,利用本地数据训练全局模型,降低通信开销和支持分布式设备,同时提高模型的精度和泛化性能。本文介绍了FedAvg算法的原理、优点、实现以及应用场景,同时分析了该算法存在的一些缺点和局限性。