Al tratar con datos no IID, el aprendizaje federado enfrenta problemas como el desplazamiento de clientes y la convergencia lenta. Por lo tanto, proponemos un marco de Entrenamiento Adversarial Federado Bidireccional de Modelo Correctivo Contrastivo (BCMCFAT).