拆分学习的概念 拆分学习的核心思想是拆分网络结构。每一个参与方拥有模型结构的一部分，所有参与方的模型合在一起形成一个完整的模型。训练过程中，不同参与方只对本地模型进行正向或者反向传播计算，并将计算结果传递给下一个参与方。多个参与方通过联合模型进行训练直至最终收敛。 一个典型的拆分学习例子： Alice持有数据和基础模型。Bob只有数据、基础模型和fuse模型。 Alice使用自己的数据