Federated Domain Generalization (FDG) kann die Herausforderungen der Domänenschwankungen und des Datenschutzes bewältigen, indem es verschiedene Domänen in einem verteilten Umfeld berücksichtigt und gleichzeitig die Privatsphäre der Daten wahrt. Durch die Kombination von Federated Learning und Domain Generalization ermöglicht FDG die Zusammenarbeit mehrerer Quelldomänen, um ein Modell zu entwickeln, das gut auf unbekannte Domänen generalisieren kann. Dies geschieht, während die Daten lokal und privat bleiben, was besonders wichtig ist, wenn sensible Daten aus verschiedenen Quellen verwendet werden. FDG zielt darauf ab, Modelle zu entwickeln, die über verschiedene Domänen hinweg robust und generalisierbar sind, selbst wenn die Datenverteilung zwischen den Domänen variiert. Durch die Ausrichtung der Domänen und die Harmonisierung ihrer Datenrepräsentationen kann FDG dazu beitragen, die Leistung von Modellen auf unbekannten Domänen zu verbessern und Domain Shifts zu minimieren.