主动联邦学习
该研究对联邦学习框架下聚合策略进行了全面的数学收敛分析，并通过与 FedAvg 进行分类任务的比较来评估其性能，得出了新的聚合算法，该算法可以通过区分客户端贡献的价值来修改其模型架构。
May, 2022
本文提出了一种新颖的数据均匀采样策略用于联邦学习中，通过基于服务器期望的采样大小和所有可用客户端的总采样大小的概率来随机采样每个客户端上的本地数据进行局部模型学习，同时提出了一种基于差分隐私技术的隐私保护方法来评估总采样大小，实验结果表明 FedSampling 可以有效提高联邦学习的性能。
Jun, 2023
本文提出了基于本地持续训练策略的联邦学习算法，通过评估一小部分代理数据集上的重要性权重并将其用于约束本地训练，从而减少了权重分歧并不断将不同本地客户端的知识整合到全局模型中，显著提高了联邦模型的初始性能。
May, 2020
本文提出了一种个性化的联邦学习方法，通过每个客户只与相关客户联合训练模型，实现客户自定义目标分布的最优加权模型组合，且不需要知道任何数据分布或客户相似性的先验知识，该方法在多个联邦学习场景和数据集下表现优异，同时也支持个性化的迁移学习。
Dec, 2020
本文提出了一种基于 Ornstein-Uhlenbeck 过程的方案，在受通信限制的情况下，通过收集具有信息更新的客户端模型和估计没有通信的本地更新的方式来更新中央模型，实现了在保证性能的同时显著减少了通信量，为联邦学习提供了一种新的通信效率优化方案。
Jul, 2020
介绍了一种名为 FilFL 的方法，它是一种优化联邦学习中客户端选择和训练的新方法，它首先通过选择最大化特定目标函数的子集来过滤活跃的客户端，然后应用客户端选择方法。经验结果表明，该方法具有诸多优势，包括提高学习效率、加速收敛、提高测试准确率等方面。
Feb, 2023
该论文提出了一种基于原型的联邦学习框架，通过在典型的联邦学习进程的最后全局迭代中进行少量更改就能够实现更好的推理性能，从而在两个基准数据集上实现了更高的准确性和相对高效的通信。
Mar, 2023
本文介绍了一个基于轻量级加密和数据混淆的联邦学习系统，结合恰当的带宽效率优化和对云服务器主动攻击的安全保护机制，在保证客户端数据隐私的前提下，整合来自多源的数据进行联合训练，并在多项数据集（MNIST、CIFAR-10、CelebA）上验证该系统的可行性及精度。
Feb, 2022
联邦学习是一种机器学习范式，其中多个客户端通过利用私有数据来优化单一全局模型。本研究提出了一种基于高级特征进行一次聚类的客户端抽样策略，以在每一轮中实现分层的客户端抽样，以减少噪音并显著提高全局模型的收敛率，并显著减少了达到目标准确性所需的通信轮次。
Dec, 2023