联邦学习中的统计异质性建模与优化理论
联邦学习在保留数据本地性的同时实现多方协同建模，但统计异质性导致模型收敛困难。本文系统分析了异质性的来源、影响及建模方法，提出优化理论框架，为联邦学习系统设计提供理论指导。
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