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摘要： 联邦学习涉及在大规模分布式网络中训练机器学习模型。虽然联邦平均（FedAvg）是在该设置中训练非凸模型的主要优化方法，但在实际的联邦设置中，当跨统计异质设备（即每个设备以不同的方式收集数据）学习时，它的表现并没有得到很好的理解。在这项工作中，我们引入了一个处理统计异质性的框架FedProx，它将FedAvg作为一个特例。我们通过设备差异性假设为FedProx提供了收敛保证，该假设允许我们描述网络中的异构性。最后，我们对一组联邦数据集进行了详细的实证评估，验证了我们的理论分析，并证明了相对于FedAvg，广义FedProx框架在异构网络中学习更具有鲁棒性和稳定性。 阅读全文