Robust+federated+learning+under+statistical+heterogeneity+via+hessian-weighted+aggregation

Robust Federated Learning under Statistical Heterogeneity via Hessian-weighted Aggregation是一种用于解决联邦学习中的统计异质性问题的方法。在联邦学习中，由于参与方的数据分布和数量不同，导致模型在不同参与方上的表现存在差异，这就是统计异质性问题。该方法通过对参与方的梯度进行加权平均，使得在训练过程中更加关注对整体模型影响较大的参与方，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

具体来说，该方法使用Hessian矩阵来度量每个参与方对整体模型的影响程度，并将其作为权重进行加权平均。这样可以使得对整体模型影响较大的参与方在训练过程中得到更多的关注，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。同时，该方法还使用了一些技术来保证模型的隐私性和安全性。