1 简介联邦学习是一种非中心化的机器学习机制，它在保护各方数据隐私的前提下，通过全局服务器来迭代聚合各方模型参数，提高整体模型的效果。但是，各方参与者存在以下异构性问题：（1）设备异构性：各...