目前，“联邦学习”这一术语在市场上存在很多认识上的误解和混淆，主要原因是其既在广义上表达了保护数据前提下联合多方数据训练模型的需求，又在狭义上表示了一类通过暴露部分数据信息来提升训练性能的方法。有趣的是，作为广义上的需求，它强调为了保护数据安全，可以牺牲部分准确性；但作为狭义的方法，它反而强调通过牺牲安全来换取性能提升。
目前，“联邦学习”这一术语在市场上存在很多认识上的误解和混淆，主要原因是其既在广义上表达了保护数据前提下联合多方数据训练模型的需求，又在狭义上表示了一类通过暴露部分数据信息来提升训练性能的方法。有趣的是，作为广义上的需求，它强调为了保护数据安全，可以牺牲部分准确性；但作为狭义的方法，它反而强调通过牺牲安全来换取性能提升。