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泛化的异构联邦交叉相关与实例相似度学习

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种利用未标记公共数据进行通信的新联邦学习方法，解决模型异质性和灾难性遗忘问题，并提出了综合评估标准。实验证明该方法在各种场景下高效且优越。

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标签

公共数据 模型异质性 灾难性遗忘 综合评估标准 联邦学习
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