十大主流联邦学习框架：技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习（FL）是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架，如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等，支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色，适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用，选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
