为什么联邦学习这么受欢迎？

联邦学习受到欢迎的原因在于它同时回应了数据隐私与模型效果两方面的诉求，优势包括原始数据不外传、计算负担由服务器分散到各端、参与设备众多带来更广的数据覆盖，以及设备类型不限的灵活加入，解决的是数据合规限制下仍要提升模型能力的问题，并不解决参数更新本身仍可能被反推泄露的风险问题。

◆省力省心：设备自己算，服务器不用扛所有压力，计算负担分散开了。

◆覆盖广：全球亿万设备一起学，模型见多识广。比如，输入法能懂各国方言，诊断模型能认各种病例。

◆灵活性强：不管是手机、手表还是工厂机器，只要能算，就能加入“联邦”。

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