在联邦学习中，客户端设备指的是参与机器学习模型训练的各个设备或系统，它们在不直接共享数据的情况下进行训练。联邦学习不仅仅将数据集中在云服务器上，而是允许如智能手机、平板电脑或物联网设备等客户端设备在本地对自己的数据集进行计算。这种方法有助于维护用户隐私和安全，因为敏感数据不会离开设备。在本地数据上训练完成后，这些设备仅向中央服务器发送模型更新——例如权重和梯度，中央服务器则汇总这些更新，以改善整体模型。
联邦学习的架构通常涉及多个客户端设备并行工作。例如，想象一个场景，其中几部智能手机被用于改善消息应用中的预测文本功能。每部手机收集用户互动数据，并利用这些数据训练本地模型。一旦训练阶段完成，这些设备将它们的更新发送到中央服务器，后者将所有设备的信息综合在一起。然后，这个汇总后的模型被发送回客户端设备，提供一个基于集体用户行为增强的模型版本，而不会暴露任何个人数据。
此外，使用客户端设备使得联邦学习能够利用不同用户所拥有的多样化数据，这对于创建强大而准确的模型至关重要。例如，跟踪用户活动的健身应用可以通过分析各个用户的锻炼模式来受益，同时保护个人隐私。通过采用联邦学习，开发者可以开发出不仅更准确而且更尊重用户隐私的模型，从而增强信任，并确保遵守如GDPR等法规。该系统创建了一个协作学习环境，在这里，多个设备的学习带来的好处有助于形成更强大的整体模型。