この記事では、フェデレーテッドラーニング（FL）におけるデータの不均一性という重要な課題を扱っており、従来の手法がこの問題に対処する進展を示しています。しかし、特定の不均一性シナリオでの性能向上はあまり注目されていません。この研究では、さまざまな不均一性シナリオにおける従来の手法のロバスト性を評価し、ほとんどの手法が限られたロバスト性を示すことを発見しました。実験から得た洞察は、クライアントがグローバルな視点で更新できるようにすることで、不均一性を軽減できる統計情報の共有が効果的であることを示しています。これを元に、新しいフレームワーク「FedGPS」を提案し、各クライアントの学習目標を静的に修正し、他のクライアントからの勾配情報を動的に調整することで、グローバルなデータ分布をモデル化します。実験により、FedGPSは多様な不均一性シナリオにおいて最先端の手法を上回る成果を示し、効果性とロバスト性が確認されました。