《表1 联邦学习与分布式机器学习对比分析》

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《面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究》

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联邦学习与分布式机器学习有相似的地方，即都充分利用了分布式节点的计算、存储能力。但是联邦学习的具体学习过程中，最典型的特点是每个节点可在不共享资料的前提下，达到同样的训练模型的目标。这样带来的好处一方面减少了数据带来的网络、IO开销，另一方面不泄漏用户隐私得到保护，满足日益严格的安全监管规范。联邦学习与分布式机器学习在数据处理、学习过程、额外优势方面的具体对比如表1所示：