本研究提出FedDUAL，一种结合自适应损失和动态聚合的双重策略，旨在解决联邦学习中的数据异质性问题，尤其是标签偏斜。实验结果表明，该方法在性能和收敛速度上优于现有技术，具有显著的潜在影响。

本文提出了一种基于动态能量评分和自适应损失的非平衡半监督SAR目标识别方法，旨在提高类别不平衡情况下的识别精度。研究表明，该方法有效提升了目标识别的准确性，减轻了数据不平衡带来的模型偏差。

本文提出了多种解决长尾数据问题的方法，包括梯度感知的逻辑调整（GALA）损失、混淆矩阵建模、DropLoss和自适应损失。这些方法在多个数据集上验证了其有效性，显著提升了模型在长尾类别上的表现和泛化能力。