联邦学习算法创新：从FedAvg到联邦Transformer的隐私保护学习演进概述联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习范式，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同训练模型。从经典的FedAvg到现代的联邦Transformer，联邦学习算法经历了快速的发展。本文将深入探讨联邦学习算法的创新历程，分析各类算法的原理、优缺点及应用场景，帮助读者全面理解联邦学习的核心技术。联邦学习基础2.1 联邦学习框架联邦学习的核心架构：┌─────────────────────────────────────┐ │ 中央服务器 │ │ 全局模型参数聚合 │ └───────────────┬─────────────────────┘ │ ┌───────────────┼───────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ 客户端1 │ │ 客户端2 │ │