本研究探讨了联邦学习中的数据异质性问题，提出了6种量化指标和7个数据集，开发了新算法FedDiverse，显著提升了模型的性能与鲁棒性，同时降低了通信和计算开销。

本研究提出了一种新颖的数据修剪技术，有效解决深度神经网络中的虚假相关性问题，实验结果表明该技术在识别虚假信息方面表现优异。