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联邦领域泛化的特征多样化与调整
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种实现联邦特征多样化的方法，通过共享全局模型参数的聚合平均统计数据，每个本地客户端可以使自身的有限领域数据多样化，以实现学习与客户端无关的表示并保护隐私。作者还提出了一种针对测试领域数据的实例自适应推理方法，通过动态调整特征统计与测试输入的一致性，减小测试和训练领域之间的差距。该方法在联邦学习设置下，在几个领域泛化基准上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 介绍了一种实现联邦特征多样化的方法。
- 通过共享全局模型参数的聚合平均统计数据，增强本地客户端的数据多样性。
- 实现学习与客户端无关的表示，保护隐私。
- 提出了一种实例自适应推理方法，针对测试领域数据。
- 动态调整特征统计与测试输入的一致性，减小测试和训练领域之间的差距。
- 在联邦学习设置下，取得了多个领域泛化基准的最先进性能。
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