为什么要用联邦学习来训练模型呢，拿目标检测为例我们为什么不在客户端和服务器端直接植入训练好的网络模型，而选择使用联邦学习来训练呢这样的效率不是会比用训练好的模型直接出结果要慢很多吗
参考一下ChatGPT的解释：
联邦学习可以帮助我们训练出更高质量和更准确的模型。它利用了分布式计算环境中的多台设备，充分利用其计算能力，从而提高训练效率。联邦学习还可以帮助我们减少数据的传输量，因为参与联邦学习的每一台设备都可以在自己的设备上进行训练，而不需要把所有的数据传输到一台设备上进行训练。此外，联邦学习还可以帮助我们更好地理解不同设备之间的差异，从而更好地利用这些差异来提高训练效率和模型准确性。