FedShift 是一种新算法，旨在提高异构环境中联邦学习的训练速度和准确性。研究提出了 HeteroFL 框架，通过自适应分配子网络提升计算和通信效率，并通过 FedAlign 解决数据异构性问题，确保高精度而不增加计算开销。此外，研究关注群体公平性，提出减少偏见的框架。

本文介绍了一种异步的分布式随机梯度下降算法（AD-PSGD），用于解决异构环境下同步算法和参数服务器的问题，并通过理论分析和经验结果证明了AD-PSGD在异构环境下具有良好的收敛速度和通信效率优势。