FedCFA 引入了端侧反事实学习机制，通过在客户端本地生成与全局平均数据对齐的反事实样本，缓解端侧数据中存在的偏见，从而有效避免模型学习到错误的特征 - 标签关联。该研究已被 AAAI 2025 接收。