FedAvg算法深度解析
FedAvg算法，作为一种联邦学习的基础算法，在分布式环境下实现模型的训练与优化。通过聚合多个本地模型的参数，该算法能够有效地提升全局模型的性能，同时保护用户数据的隐私安全。详细解析了FedAvg算法的原理、实现步骤以及在实际应用中的优势与挑战，为读者提供了深入理解该算法的途径。
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