Umfassendes Benchmarking von Algorithmen für das föderierte domänenübergreifende Lernen

Trotz einiger Fortschritte bleiben in der föderativen domänenübergreifenden Generalisierung signifikante Leistungslücken, insbesondere bei der Bewertung mit einer großen Anzahl von Clients, hoher Client-Heterogenität oder realistischeren Datensätzen.