改写为更加正式、更行业化的语言，强调定义与评估方法

联邦学习是一种分布式机器学习方法，参与设备不集中，而是各自用本地数据进行训练，并通过交换训练好的模型参数来协同学习。依据模型在验证集上的性能评估各模型效果
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联邦学习是一种分布式机器学习范式，其中参与设备在不集中共享本地数据的情况下，基于本地数据进行模型训练，并通过交换模型参数来实现协同学习。模型的效果评估依据其在新验证集上的表现进行，以确保模型的性能和精度。

1. **定义**：联邦学习是一种分布式机器学习模式，参与设备在保持本地数据隐私的前提下，通过交换模型参数进行协同训练。
2. **评估方法**：模型效果的评估基于其在独立验证集上的性能表现，以衡量模型的准确性和泛化能力。
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