非IID联邦场景高效采样
针对联邦主动学习中全局模型与本地客户端采样目标不一致的问题，KAFAL通过知识专业化主动采样和知识补偿联邦更新两个模块，有效处理非IID数据分布下的客户端异质性，在有限标注预算下显著提升模型性能。
Cao, Yu Tong · Shi, Ye · Yu, Baosheng · Wang, Jingya · Tao, Dacheng
2023
KSAS依据本地与全局模型的差异进行主动采样，使采样数据对本地和全局模型都有信息量。
KCFU借助全局模型补偿每个客户端在弱类别上的能力，缓解数据有限和非IID导致的客户端异质性。