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人工智能完整词典
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数据异质性
联邦学习系统中不同客户端之间数据分布、质量和数量存在显著差异，直接影响全局模型的收敛性。
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系统异质性
分布式联邦学习网络中参与设备在计算能力、可用内存和能源资源方面的差异。
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非独立同分布
联邦客户端之间的数据不是独立同分布的，每个本地数据集都具有不同的统计特征。
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联邦加权聚合
基于数据集大小和每个客户端贡献质量使用自适应权重来组合本地模型更新的算法。
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联邦个性化
将全局模型适配到每个客户端的特定需求，同时利用协作学习保持整体性能的方法。
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可用性偏差补偿
纠正由于连接性和资源可用性变化导致的联邦客户端参与不平衡的技术。
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联邦分层
基于数据或系统特征将客户端组织成同质组以优化协作学习的方法。
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联邦领域自适应
使联邦模型能够适应每个客户端领域的特定数据分布，同时保留共享知识的过程。
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联邦元学习
一种联邦学习范式，其中联邦模型学习如何在新客户端数据分布上快速学习，只需最少的本地适应。
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计算差异鲁棒性
联邦系统在参与者计算能力存在极端差异的情况下仍能保持最佳性能的能力。
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联邦表示对齐
在异构客户端之间同步特征空间以促进模型本地更新的有效聚合的技术。
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联邦多任务学习
在联邦环境中同时优化多个客户端特定任务，同时共享共同表示的框架。
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自适应联邦量化
根据每个客户端的计算和通信能力动态调整模型更新数值精度的方法。
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主动客户端选择
根据客户端的异构性和潜在贡献优化每个联邦学习轮次参与者选择的策略。
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弹性聚合
能够有效组合来自具有高度异构分布和性能的客户端模型更新的鲁棒算法。
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