Clusterização por Similaridade de Pesos como Estratégia para Mitigar o Client Drift no Aprendizado Federado - Dias, Enzo Rodrigues Novais; Oliveira, Renan R. de; Oliveira-Jr, Antonio C. (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO), 2025)
Este trabalho aborda o desafio do client drift no Aprendizado Federado (Federated Learning – FL) causado por dados Non-IID. Propomos um algoritmo em duas fases, com clusterização dos dispositivos por similaridade dos pesos de modelos locais e treinamento federado independente por cluster. A metodologia foi validada no dataset MNIST em dois cenários de heterogeneidade. O primeiro corresponde ao caso extremo, onde cada dispositivo possui dados restritos a uma única classe. O segundo é baseado na distribuição Dirichlet (α = 0.1), gerando dados desbalanceadas e com predominância de poucas classes por dispositivo. O algoritmo proposto elevou a acurácia do modelo global de 26.32% para 100% no primeiro caso e superou a baseline de 86.67% no segundo caso, atingindo até 92.09%. Os resultados mostram que a clusterização é uma estratégia eficaz para mitigar a heterogeneidade e melhorar a estabilidade do treinamento federado.