一个典型的例子是Google的Gboard ,其中FL已被用于直接在数百万用户的智能手机上训练预测键盘算法,而无需在云中上载用户的任何交互或私人短信。 取而代之的是,将神经网络模型发送到用户的设备,对设备中存储的数据进行本地培训,然后使用其他隐私保护方法发送回去,以与数千个其他设备的更新进行平均。 尽管必须在不影响用户体验的情况下直接在设备上直接训练模型的严格技术限制,但保护用户隐私的义务还是FL的引人注目的用例。 对于用户而言,使用键盘的改进的个性化体验为接受参加模型训练提供了动力。