在深度學習領域，圖像分類任務是一個經典的應用，而CIFAR-10數據集則是圖像分類研究中的重要基準數據集之一。該數據集包含10類不同的圖像，每類有6,000個32x32像素的彩色圖像，共計60,000個圖像。在傳統的集中式學習中，所有數據都被集中到一個服務器上進行訓練。然而，隨著數據隱私問題的日益嚴重以及分布式數據處理需求的增加，聯邦學習（Federated Learning, FL）作為一種分布式學習方法逐漸被廣泛應用于許多實際場景中，尤其是在需要保護用戶隱私的場景。本文將討論如何使用聯邦學習進行CIFAR-10圖像分類任務，并探討其中的挑戰和解決方案。

一、聯邦學習簡介

聯邦學習是一種分布式機器學習方法，旨在保護數據隱私。與傳統的集中式學習不同，聯邦學習將模型訓練過程分散到多個客戶端（如智能手機、IoT設備等），每個客戶端本地擁有數據，并在本地進行模型訓練。訓練完成后，客戶端將其模型更新（如梯度或權重）發送到中央服務器，服務器將這些更新聚合形成全局模型。最終，全局模型會回傳給各個客戶端用于進一步的本地訓練。這種方式可以有效避免數據泄露，同時減少了數據傳輸帶來的帶寬壓力。

二、CIFAR-10分類任務的挑戰

CIFAR-10數據集是圖像分類中的標準數據集，但在聯邦學習環境下使用該數據集進行分類任務時，存在一些特有的挑戰：

1. 非獨立同分布（Non-IID）問題：在聯邦學習中&