该论文提出了一种名为FedGH的方法，通过梯度协调来解决联邦学习中来自多个客户端的异构性问题。实验证明，FedGH能显著提升现有的联邦学习方法，在存在更强异构性的情况下效果更为显著，且无需超参数调整。

通过梯度协调解决异构联邦学习中的非 IID 问题
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