FRAIN是一种新型的异步联邦学习方法，旨在解决数据异构性和更新陈旧性导致的性能下降问题。通过快速同步策略和球面线性插值技术，FRAIN有效整合客户更新，提升模型的稳定性和可靠性，尤其在恶劣环境下表现优于传统方法。研究表明，FRAIN在解决客户端漂移和提高收敛稳定性方面具有显著优势。

本研究提出了一种无参考的梯度修正方法——梯度集中联邦学习（GC-Fed），有效解决了高数据异质性下的客户端漂移问题，显著提升了训练稳定性和模型性能，精度最高可提高20%。

本研究提出FedBSS方法，针对联合学习中的数据异质性引起的客户端漂移问题，通过动态选择样本来缓解样本级异质性，从而提升模型训练的稳定性和性能。

本研究提出了一种新方法，解决组织学图像中的客户端漂移和灾难性遗忘问题，通过动态巴洛连续性评估客户端更新，显著提升模型性能。

该文汇总多项联邦学习研究，聚焦数据异构（非独立同分布、标签偏斜）引发的客户端漂移与泛化问题。所提方法包括：FedBalance以私有弱学习器集成纠正本地优化偏差；FedAlign用局部学习广泛性替代接近约束；FedCSD通过类原型相似度蒸馏缓解漂移与遗忘；FML支持个性化与通用模型协同设计；FedLC处理标签分布偏斜；FedHist以历史梯度加权融合应对异步滞后；FedCollab按数据分布距离与数量聚类客户端以减轻负迁移。

该文介绍了一种新的算法来解决复合联合学习问题，通过分离近端算子和通信来管理非光滑正则化，解决客户端漂移问题。该算法证明了线性收敛到最优解的邻域，并在数值实验中展示了相对于最先进的方法的优越性。