【Python爬虫(85)】联邦学习：爬虫数据协作的隐私保护新范式

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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一、联邦学习原理深度剖析

1.1 定义与概念

联邦学习，作为一种前沿的分布式机器学习框架，近年来在数据隐私保护与多方协作学习的大背景下备受瞩目。其核心在于允许多个参与方在不直接共享原始数据的前提下，协同训练一个机器学习模型 。在传统的机器学习模式中，数据通常需要集中到一个中心节点进行处理和模型训练，这不仅面临着数据传输成本高、效率低的问题，还存在着严重的数据隐私泄露风险。而联邦学习则打破了这种常规模式，各参与方仅在本地利用自身数据进行模型训练，然后将训练过程中产生的模型参数（如梯度、权重等）上传至中央服务器或通过去中心化的方式进行交互 ，从而实现数据 “可用不可见”，在保护数据隐私的同时完成模型的联合优化。

例如，在医疗领域ÿ