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Diversity-Driven Learning: Addressing Spurious Correlations and Data Heterogeneity in Federated Models
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内容提要
本研究探讨了联邦学习中的数据异质性问题，提出了6种量化指标和7个数据集，开发了新算法FedDiverse，显著提升了模型的性能与鲁棒性，同时降低了通信和计算开销。
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关键要点
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本研究探讨了联邦学习中的数据异质性问题，特别是客户端数据的非独立同分布和不平衡性。
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提出了6种量化指标来表征数据异质性。
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创建了7个适用于二元和多类图像分类任务的数据集。
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开发了新算法FedDiverse，该算法能够显著提升联邦学习模型的性能和鲁棒性。
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FedDiverse算法在保持低通信和计算开销的同时，改善了模型的泛化能力。
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