联邦平均（Federated Averaging, FedAvg）是一种分布式机器学习算法，专为联邦学习框架设计，它允许多个客户端（如移动设备或边缘节点）在本地数据集上独立训练模型，而无需共享原始数据；每个客户端仅将模型参数更新（例如权重变化）发送到中央服务器，服务器通过平均这些更新来聚合全局模型，从而在保护用户隐私和数据安全的同时实现模型的协同优化和持续改进。
在AI产品开发的实际落地中，FedAvg技术被广泛应用于需要严格数据隐私保护的场景，例如智能手机输入法预测、医疗健康诊断系统和金融风险评估工具；通过避免敏感数据的集中存储和传输，它显著降低了合规风险并提升了用户信任度，同时适应边缘计算环境的资源限制。随着物联网和5G技术的发展，FedAvg及其变体（如FedProx）正推动AI模型在分布式系统中的高效部署和规模化应用。延伸阅读推荐：McMahan等人于2017年在AISTATS会议上发表的论文「Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data」。
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