聯邦學習中利用損失分解解決數據異質性問題

提出一種新的聯邦學習方法FedLD,通過損失分解和針對性的策略,同時降低本地損失、分布偏移損失和聚合損失,有效解決聯邦學習中的數據異質性問題。