本文介绍了贝叶斯个性化联邦学习（BPFL），分析了不同聚合策略对模型性能的影响，并构建了关键超参数。新方法pFedBayes在个性化模型上表现优异，尤其在非独立同分布数据集上，相较于其他算法有显著提升。此外，研究探讨了贝叶斯联合学习算法及其在异构网络中的应用，展示了其处理客户数据异质性的优势。