该论文探讨了联邦学习中的标签倾斜和对抗训练问题，提出了 Calibrated FAT 和 DBFAT 算法，以提高模型的鲁棒性和准确性。研究表明，这些方法在不同数据集上优于传统基准，有效应对非 IID 数据的挑战。