dynamic-environment

FedCausal-Dyn是一种新颖的联邦学习框架，通过将因果特征与虚假变化分离来解决动态特征漂移问题，从而实现稳健的原型聚合。它在联邦领域泛化基准测试上取得了最先进的性能。