各位前端的靓仔们，晚上好！我是你们的野生前端架构师，今儿咱不聊 Vue，不唠 React，咱们来点刺激的——浏览器里的 Federated Learning！ 啥？你问我 Federated Learning 是啥？简单来说，就是“数据不出门，模型来回跑”。想象一下，你有一堆数据，我有一堆数据，咱俩都不想给对方看，但又想一起训练出一个牛逼的模型。 Federated Learning 就是干这个的！ 今天，咱们就来聊聊如何在浏览器里实现 Federated Averaging，也就是联邦学习里最基础也最常用的算法。准备好了吗？发车！ 第一站：理论先行，知其所以然 在咱们撸代码之前，先简单回顾一下 Federated Averaging (FedAvg) 的核心思想： 数据本地化: 每个客户端（在这里就是每个浏览器）都拥有自己的数据集，数据不会上传到中央服务器。 本地训练: 每个客户端使用自己的数据，在本地训练一个模型。 参数聚合: 客户端将训练好的模型参数（比如神经网络的权重）上传到中央服务器。 全局平均: 中央服务器对所有客户端上传的参数进行平均，得到一个全局模型。 模型分发: 中央 …
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