用网络控制变量驯服联邦学习中的梯度方差

pFedBayes是一种新型个性化联合学习方法，采用贝叶斯变分推理来减轻模型过拟合的问题。该方法在满足客户端全局分布的KL散度的同时，通过平衡私有数据的构造误差来更新其本地分布参数。实验结果表明，该方法在MNIST、FMNIST和CIFAR-10上表现出色，比其他SOTA算法的结果更好。