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FedGTST：通过统计调优提升联邦模型的全球可迁移性
内容提要
该论文提出了多种新颖的联邦学习（FL）算法，如FedIns、FedSoL和FedALIGN，旨在解决数据异质性和通信效率问题。实验结果表明，这些算法在性能和收敛速度上优于现有方法，特别是FedFT显著减少了通信开销，同时保持了模型的准确性。
关键要点
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该论文提出了FedIns算法，处理FL框架中的内部客户数据异质性，实验证明其在Tiny-ImageNet上性能提升超过6.64%，通信成本不到15%。
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FedSoL是一种联邦稳定学习方法，结合全局对齐和局部普遍性，能够在参数更新中维持原始局部目标并引入邻近限制效果，实验表明其在各种场景下表现优异。
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FedALIGN是一种匹配策略，选择非优先客户参与联邦学习，确保只有在对优先客户有益时才使用非优先客户的梯度，展示出更快的收敛速度和更高的测试准确性。
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FedCode通过只传输代码簿来降低通信量，保持与FedAvg相当的模型性能。
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FedStale算法通过使用新鲜和陈旧更新的组合来更新全局模型，超越了之前处理数据和参与度异质性的方法。
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FedFT方法利用离散余弦变换（DCT）高效压缩模型参数，减少5%至30%的通信开销，同时保持或提高模型准确性。
延伸问答
FedIns算法的主要优势是什么？
FedIns算法在Tiny-ImageNet上性能提升超过6.64%，且通信成本不到15%。
FedSoL算法是如何提高联邦学习的稳定性的？
FedSoL结合全局对齐和局部普遍性，维持原始局部目标并引入邻近限制效果，从而提高稳定性。
FedALIGN算法的作用是什么？
FedALIGN选择非优先客户参与联邦学习，以确保只有在对优先客户有益时才使用他们的梯度，从而提高收敛速度和测试准确性。
FedCode如何降低通信量？
FedCode通过只传输代码簿来减少客户端与服务器之间的数据交互，同时保持与FedAvg相当的模型性能。
FedStale算法是如何处理数据和参与度异质性的？
FedStale通过使用新鲜和陈旧更新的组合来更新全局模型，从而超越了之前的方法。
FedFT算法如何提高通信效率？
FedFT利用离散余弦变换（DCT）高效压缩模型参数，减少5%至30%的通信开销，同时保持或提高模型准确性。
