统计异质性变化下联邦学习环境的优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文通过对三个数据集上的不同统计异质性水平进行的联邦学习训练参数和聚合器的经验分析，提出了一种系统的数据分区策略来模拟不同统计异质性水平，并引入了一种衡量独立同分布程度的度量标准。此外，还基于不同特征的数据集，实证确定了最佳的联邦学习模型和关键参数。最终，我们针对不同独立同分布程度和数据集提出了优化模型性能的联邦学习参数和聚合器的推荐指南。
本文通过联邦学习在三个数据集上的训练和聚合分析，提出了一种数据分区策略来模拟不同统计异质性水平，并引入了度量独立同分布程度的标准。同时，根据不同特征的数据集，确定了最佳的联邦学习模型和参数。最终，提出了优化模型性能的联邦学习参数和聚合器的推荐指南。
