本文研究了混合异构性对联邦优化的影响，并提出了一种新型基于梯度的优化器FedAWARE，可以提升联邦学习的性能。经实验证明，该优化器在异构联邦设置中表现显著。

通过梯度多样性最大化解决联邦优化的混合异质性问题
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