联邦情感学习中客户端数据异质性（Non-IID）问题的解决方法？ 热门官方

回答：客户端数据异质性指不同客户端的情感数据分布差异大（如客户端A多为“喜悦”样本，客户端B多为“悲伤”样本），导致全局模型收敛困难。解决方法：①个性化联邦学习（Personalized FL）：为每个客户端学习个性化模型（如MOON、Per-FedAvg），在全局模型基础上用客户端本地数据微调，个性化模型的准确率较全局模型提升25%；②联邦数据增强：客户端间共享合成的情感数据（如用GAN生成其他客户端的缺失情感类别样本），或使用联邦版MixUp（在客户端本地混合不同情感样本，增加数据多样性），Non-IID程度降低40%；③分层联邦学习：按客户端数据分布聚类（如“喜悦主导型”“悲伤主导型”集群），集群内联邦训练，集群间共享全局知识，收敛速度提升30%；④元联邦学习：用元学习初始化全局模型，使其能快速适应不同客户端的Non-IID数据，在10个异质客户端的联邦任务中，全局模型准确率较FedAvg提升35%。