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FedMoE-DA: Domain-Aware Fine-Grained Aggregation for Federated Mixture of Experts

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内容提要

本研究提出了FedMoE-DA框架，旨在解决联邦学习中因客户端资源限制导致的大规模模型部署问题。该框架结合混合专家架构和领域感知的细粒度聚合策略，提升了模型的鲁棒性和通信效率，并显著减轻了服务器的通信压力。

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标签

FedMoE-DA 模型部署 混合专家架构 联邦学习 通信效率
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