本文提出了一种名为 SemiPFL 的方案，支持边缘用户在服务器上协作训练超网络，为每个用户生成个性化自动编码器，并在收到来自边缘用户的更新后，基于他们自己的标记数据集，本地汇聚生成一组用户的基础模型，并且这个解决方案在处理数据异质性和有限注释方面具有很好的效果，并在处理用户硬件资源异构性的三个实时场景中展示了 SemiPFL 的稳定性。

Mar, 2022

在资源受限环境中，通过介绍聚类正则化和全局更新频率适应的控制算法，我们提出了一种新的训练模型系统，用于解决联合学习中的数据非独立同分布和模型收敛性问题，该系统在减少训练时间和通信成本的同时提高了准确性。

Jul, 2023

这篇论文介绍了一种完全分布式的联邦学习算法，该算法的优点在于避免了数据披露并具有扩展性商用前景，可以在包括物联网设备在内的网络中使用。

Dec, 2019

随着越来越多的物联网设备在现场部署，将神经网络的训练卸载到中央服务器变得越来越不可行，本文调查了联合学习在克服异构性挑战方面的应用和益处。

Jul, 2023

通过对资源受限物联网环境中实施联邦学习的挑战和解决方案的综合调研，从客户端和服务器两个层面上，关注有限的客户端资源、异构客户端数据的存在、服务器容量和高通信成本等问题，并评估它们在各种场景中的有效性。此外，基于应用位置（即物联网客户端和联邦学习服务器），本文还提出了新的评估指标，以允许研究人员在资源受限的物联网设备上评估其解决方案。

Aug, 2023

利用半监督联邦学习框架和模型参数混合策略来保护数据隐私实现无人机图像识别；根据不同相机模块、地域环境等数据的统计异质性问题，提出基于客户端频率的聚合规则来调整对应本地模型的权重。

Jan, 2022

该研究提出了一种名为 InclusiveFL 的客户端包含的联邦学习方法，解决异构设备下的全局模型训练问题，并通过在不同大小的本地模型之间共享知识和动量知识蒸馏方法来实现客户端之间的模型学习和知识迁移，实验表明该方法在联邦学习框架下从客户异构设备中学习准确模型方面具有很好的效果。

Feb, 2022

本研究提出一种新方法来解决联邦学习中的问题，并在本文所述的公开基准数据集（如 Femnist）以及自己收集的数据集（即流量分类）上验证了该方法的有效性，结果表明这种方法在极端情况下具有显著的优势。

Nov, 2020

本文提出名为 HeteroFL 的新型联邦学习框架，旨在解决具有非常不同计算和通信能力的异构客户端的问题，并通过几种策略增强 FL 训练。通过在三个数据集上进行五个计算复杂性级别的三种模型架构的广泛实证评估，通过自适应分配子网络来提高 FL 训练的计算和通信效率。

Oct, 2020

提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。

Feb, 2020