MIFA算法解决了Federated Learning中设备不可用的问题，并使用从设备中记忆的最新更新来校正梯度偏差。实验证明，MIFA在非独立同分布数据上实现了最优收敛率，并在真实世界数据集上取得了良好的结果。

基于窗口的模型平均改善了异构联邦学习中的泛化性能
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