独立同分布
在传统的机器学习中，通常假设数据是从同一个分布中独立采样得到的。这意味着训练数据集中的样本之间是相互独立的，并且这些样本都是从同一个真实分布中采样得到的。因此，在传统机器学习任务中，数据同在一个中心是理所当然的。
然而，在联邦学习中，每个客户端（client）都拥有自己的本地数据集。这些本地数据集通常是由客户端的用户生成的，因此每个客户端可能具有不同的数据分布。这些数据分布的差异可以是由于不同用户的行为差异、地理位置差异或其他因素导致的。
由于数据不独立同分布，联邦学习面临更大的挑战。传统的机器学习算法通常假设数据是独立同分布的，然而在联邦学习中，模型需要在各个客户端上进行训练，并合并各个客户端的模型权重。这就要求我们能够有效地解决数据不独立同分布的问题，以确保模型能够在各个客户端上良好地泛化。
为了解决数据不独立同分布的问题，联邦学习采用了一系列的技术和算法。例如，联邦学习中的模型聚合算法可以通过考虑每个客户端的数据分布权重，来平衡不同数据分布之间的差异。此外，一些隐私保护技术也可以应用于联邦学习中，以保护客户端数据的隐私。总之，数据不独立同分布是联邦学习中的一个常见问题，需要我们采用特殊的方法来处理。