本研究提出了一种新算法FedReMa，旨在解决个性化联邦学习中的类别不平衡问题。该算法通过自适应客户共学习和多样聚合策略，利用不同客户的专业知识，显著提升个性化模型的精度。实验结果表明，FedReMa在应对数据异质性挑战方面表现优越。