本文介绍了多种联邦学习方法，如FedADG、FRAug和StableFDG，以解决领域泛化问题。这些方法通过特征分布对齐、样式共享和梯度匹配等技术，显著提升了在不同领域和数据分布上的泛化能力，实验结果显示其优于现有算法。

FedCCRL：基于跨客户端表示学习的联邦领域泛化
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