联邦迁移学习结合了两个重要概念：联邦学习和迁移学习。
联邦学习使得在分布式数据源上共同训练模型成为可能，而无需将数据集中化。
迁移学习利用从一个领域或任务中学到的知识，更好地解决另一个类似的任务。
在联邦迁移学习中，模型或特征从本地数据源进行迁移和聚合，以提升学习性能，即使数据格式或领域不同。
当数据异构分布且无法直接共享数据时，这种方法尤为有用。
典型应用包括医疗、金融数据或物联网环境。