该论文研究了联邦学习中的个性化策略问题，并提出了一种通过元网络在FL网络中学习个性化策略的框架。实证结果显示，该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于多种手工个性化基线方法。

该论文研究了联邦学习中的个性化策略问题，并提出了一种通过元网络在FL网络中学习个性化策略的框架。实证结果表明，该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于多种手工个性化基线方法。

该论文研究了联邦学习中的个性化策略问题，并提出了一种通过元网络在FL网络中学习个性化策略的框架。实验证明该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于手工个性化基线方法。

该论文提出了一种通过元网络在联邦学习网络中学习个性化策略的框架，为每个客户端生成定制的个性化策略。实验结果表明，该框架优于多种标准的手工个性化基线方法，尤其在标签偏移和特征偏移情况下表现更好。