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FedCCRL:基于跨客户端表示学习的联邦领域泛化

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。

📝 内容提要

本文介绍了StableFDG算法,通过样式学习和注意力机制提升联邦学习的领域泛化能力。每个客户端共享新样式,增强领域多样性,并通过特征强调器突出重要特征,改善数据不足时的领域不变特征学习。实验表明,StableFDG在多个数据集上优于现有算法。

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