FedGAN是一种用于训练分布式非独立同分布数据源的算法，通过同步本地生成器和辨别器以及平均和广播参数的中介，使用随机梯度下降法收敛。实验结果表明，FedGAN在不同数据集上具有类似于一般分布式GAN的性能，并减少通信复杂性。