Aprendizado Federado com Geração de Embeddings para Controle da Heterogeneidade Estatística - Guaragna, Gustavo S.; Costa, Joahannes B. D. da; Villas, Leandro A.; Souza, Allan M. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O Aprendizado Federado permite o treinamento colaborativo de modelos de aprendizado de máquina sem o compartilhamento de dados locais, sendo uma alternativa promissora diante de crescentes preocupações com a privacidade. Contudo, a heterogeneidade na distribuição dos dados entre os clientes permanece um dos principais desafios, afetando negativamente o desempenho dos modelos. Neste trabalho, propomos o FLEG, uma abordagem que alterna o treinamento de um classificador com o de uma Rede Adversária Generativa Condicional (CGAN) para aumentar os conjuntos de dados dos clientes e reduzir a heterogeneidade estatística da federação e, consequentemente, melhorar o desempenho do modelo classificador. Diferentemente de abordagens convencionais, o FLEG gera embeddings sintéticos em vez de imagens, adicionando uma camada extra de proteção a possíveis vazamentos de dados. Os resultados experimentais mostram que o FLEG supera a baseline FedAvg em até 14 pontos percentuais na acurácia de validação no conjunto CIFAR-10, nas configurações avaliadas. O código está disponível em https://github.com/gustavoguaragna/FLEG .