联邦学习与隐私保护深度学习:面向分布式场景的研究热点与实践在数据驱动的人工智能时代,“数据孤岛”与“隐私合规”如同两道枷锁,束缚着深度学习模型的迭代升级。医院不敢共享患者病历、银行不愿泄露用户交易数据、企业忌惮核心用户画像外流——集中式训练模式下,“数据聚合”与“隐私保护”似乎天生对立。而联邦学习(Federated Learning, FL)的出现,为这一矛盾提供了破局思路,它如同搭建起一座“数据立交桥”,让多方在不共享原始数据的前提下,实现模型能力的协同提升。本文将从核心原理出发,聚焦当前研究挑战与前沿改进,探讨隐私保护深度学习在分布式场景的实践路径与未来方