FedAvg算法是一种有效的联邦学习算法，能够在保护隐私数据的同时，利用本地数据训练全局模型，降低通信开销和支持分布式设备，同时提高模型的精度和泛化性能。本文介绍了FedAvg算法的原理、优点、实现以及应用场景，同时分析了该算法存在的一些缺点和局限性。