主要内容：
1、基于迪利克雷分布，提出了一种FL中Non-IID数据的生成方法；
2、对不同程度的Non-IID数据下，进行了较多的对比试验，研究客户端数据量、本地迭代轮数、学习率等参数对性能的影响；
3、提出了一种基于动量的解决方案，可以有效缓解Non-IID带来的性能下降。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.06335.pdf
01 Introduction 介绍
介绍了一下FL和Non-IID数据的背景知识，不清楚的小伙伴可以看之前的文章。
02 Related Work 相关工作
在FL中图像分类数据集的相关生成工作，一部分是在MNIST、CIFAR-10等数据集上进行划分，存在分布极端、划分数据池不够大等问题，不符合实际情况；另一部分工作就是使用
的Dirichlet分布来合成Non-IID数据集。作者主要是使用连续的??生成一系列分布，来研究超参数的设置和优化方案。
下图中2018那篇论文之前的文章分享给过，有兴趣的小伙伴可以看看：
03 Synthetic Non-Identical Client Data 生成客户端Non-IID数据
这部分介绍了一种基于迪利克雷分布的Non-IID数据的生成方法，把10个类别当作一个categorical distribution类别分布p，然后利用参数为?
?的迪利克雷分布生成每个客户端的分布q，??越大，客户端的分布与基分布约i相似，当趋于无穷大的时候，变为同分布；?越小，非独立同分布程度越高，当等于0时，每个客户端只有一个类别的数据。
数据集：CIFAR-10，10类，训练集50000，测试集10000，分成100份，每份500张图片
04 Experiments and Results
Classification Performance with Non-Identical Distributions
C：参与客户端的数据/总客户端的数据100
E：客户端本地训练轮数
C、E、?
?、学习率??几个超参数共同影响了FL模型最终的性能，最后一个实验探索了在不同下学习率的敏感性，发现如果大，学习率可能在两个数量级的范围内调节都可以获得不错的结果，而小，就得小心调参了。
Accumulating Model Updates with Momentum
针对这个问题论文提出了一种缓解办法：加动量，简单有效，公式如下：
fedavg算法得到的总梯度
梯度更新
验证结果如下：
可以说是在
小的区域表现非常nice了，直接提升40%多。
论文又定义了一个相对学习率，探索了不同C和E下相对学习率的敏感性，在C比较小的时候，相对学习率比较敏感，应该设置较大的动量和低学习率。其中E太大，会导致方差高，应该结合较低学习率。
作者：超脱
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