该研究提出了针对非独立同分布挑战的联邦PAC-Bayesian界限，并使用先验知识和可变聚合权重。同时，引入了目标函数和基于Gibbs的算法来优化该界限，并在真实数据集上进行了验证。

联邦 PAC-Bayesian 非独立同分布数据学习
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