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FPPL: An Efficient and Robust Federated Continual Learning Framework for Non-Independent and Identically Distributed Data

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内容提要

本研究提出了一种稳健的联邦持续学习框架FPPL，旨在解决隐私侵犯和存储负担问题。FPPL通过轻量化提示和原型，减轻灾难性遗忘和数据异质性，实验证明其在不同数据分布下表现优异。

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标签

framework 持续学习 数据异质性 灾难性遗忘 联邦学习 隐私保护
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