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针对一-shot 联邦学习中多样异构性的统一解决方案
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内容提要
本研究提出了一种新的无数据、一-shot 联邦学习框架（FedHydra），有效解决了现有框架在数据异构性方面的不足。实验结果表明，该框架在同质和异质环境下均优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的无数据、一-shot 联邦学习框架（FedHydra）。
- 该框架有效解决了现有框架在数据异构性方面的不足。
- FedHydra通过引入结构-值学习机制，解决模型和数据异构性问题。
- 实验结果表明，FedHydra在同质和异质环境下均优于现有方法。
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