嵌入在联邦学习中发挥着关键作用，它使模型能够从分布式数据中学习，同时保护隐私。在联邦学习中，数据保留在本地设备（例如，智能手机或边缘服务器）上，并且仅将模型更新（而不是原始数据）与中央服务器共享。嵌入是数据的紧凑数字表示（如文本、图像或用户行为），它使模型能够捕获模式，而无需暴露敏感详细信息。例如，键盘应用程序可以使用嵌入来表示设备本地的打字模式。服务器聚合这些嵌入以改进全局模型，从而确保永远不会传输原始击键。
一个实际的例子是在多个设备上训练自然语言处理 (NLP) 模型。每个设备可能会为文本输入生成嵌入（例如，将单词转换为向量），并将这些嵌入（而不是原始文本）发送到服务器。然后，服务器平均或组合这些嵌入以更新全局模型。同样，在医疗保健领域，联邦模型可以使用医学图像（如 MRI 扫描）的嵌入来训练诊断工具，而无需共享患者数据。这种方法降低了隐私风险，同时保持了数据用于训练的效用。
但是，联邦学习中的嵌入需要仔细设计。由于嵌入仍然可能泄露信息（例如，通过反演攻击），因此通常应用差分隐私或安全聚合等技术来掩盖个体贡献。此外，嵌入维度必须在设备之间标准化，以确保聚合期间的兼容性。 TensorFlow Federated 或 PyTorch 的 FL 工具等框架通过提供用于嵌入对齐和隐私保护的内置方法来处理这些挑战。通过平衡效率、隐私和模型性能，嵌入使联邦学习对于无法集中数据的现实世界应用成为可能。