Confusion-Resistant Federated Learning via Diffusion-Based Data Harmonization on Non-IID Data

(NeurIPS, 2024 Poster, Source 2.2)

深刻なNon-IIDデータ分布に対するFLの頑健性を高めるため、拡散モデルベースのデータハーモナイゼーション機構を導入した新しいFLフレームワーク「CRFed」を提案しています。HARデータもクライアントごとに大きく偏るため、このようなアプローチは参考になります。