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Statistical Heterogeneity Datasets for Federated Learning

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arXiv2025-09-30 收录
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https://github.com/Xiaoni-61/DH-Benchmark
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该数据集包含了多个客户数据集,它们具有不同的统计分布特征,旨在评估在个性化联邦学习设置中数据异质性的影响。此外,该数据集被用于在标准的非独立同分布设置下,对不同的数据异质性评估方法进行基准测试,为设计个性化联邦学习模型提供洞见。该数据集的规模涉及多个客户,其数据分布各不相同,所涉及的任务是评估联邦学习中局部数据集的统计异质性。

This dataset comprises multiple client datasets with distinct statistical distribution characteristics, aiming to evaluate the impact of data heterogeneity in personalized federated learning settings. Furthermore, this dataset is used to benchmark different data heterogeneity evaluation methods under standard non-IID settings, providing insights for the design of personalized federated learning models. The scope of this dataset covers multiple clients with varying data distributions, and its targeted task is to assess the statistical heterogeneity of local datasets in federated learning.
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