本文对联邦线性随机逼近（FedLSA）算法进行了非渐进分析，提出了SCAFFLSA来校正异质代理的本地训练引入的偏差，并证明其在统计异质性方面的收敛性。同时应用于联邦时序差异学习，并分析了复杂度改进。

SCAFFLSA: 量化和消除联邦式线性随机逼近和时序差异学习中的异质性偏差
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