통계적 이질성
클라이언트들 사이에 데이터 분포가 서로 다른 현상을 가리키며 레이블 분포·샘플 수·특성 분포의 차이가 포함된다. 이질성은 단순한 평균 집계로 특정 클라이언트 성능이 희석되거나 업데이트 발산을 초래할 수 있고, 연합학습에서는 집계 방식과 로컬 스텝 수 조정으로 이를 완화하려는 연구가 집중되어 있다.
