跨设备联邦学习是一种机器学习方法，允许多个设备协作训练模型，同时保持数据的本地性。设备不是将数据发送到中央服务器进行处理，而是使用自己的数据在本地训练模型，并仅将模型更新（如权重调整）返回给服务器。这种方法增强了数据隐私，因为敏感信息从未离开设备。
例如，考虑一个预测用户行为的智能手机应用。每个用户的手机可以根据自身的使用模式进行独立学习。当在设备上进行训练时，应用可以获得洞察而无需暴露任何个人数据。在训练轮次之后，模型的改进结果会被发送到中央服务器，服务器会汇总这些更新以创建更好的全局模型。这一过程高效，因为它允许模型从多个设备上多样化的数据集中学习，而不影响个人隐私。
此外，跨设备联邦学习支持具有不同计算能力和网络连接的各种设备。智能恒温器和智能手机都可以共同为改进机器学习模型作出贡献，即使它们的硬件能力有很大差异。这种灵活性使开发者能够更轻松地创建健壮的系统，有效地利用现实世界的数据，同时优先考虑用户隐私。总体而言，这种技术提供了一种在保护个人信息安全的同时利用广泛数据的方法，使其成为许多应用的实用选择。