个性化联邦学习（PFL）旨在为每个客户端寻找最佳模型。本文介绍了多种个性化联邦学习框架，如DPFL和SFL，强调通过优化通信和计算成本来提升个性化性能。研究表明，这些新方法在收敛速度和模型准确性上优于传统方法，适用于不同数据分布和复杂度的场景。